前言

set 是 K模型的容器，map 是 KV模型的容器，但是它们的底层实现都是红黑树实现，即用红黑树可以封装出 set和 map，之前的篇章已经讲过红黑树了，这里就不解释了。

接下来对红黑树进行改造，用改造后的红黑树封装出 set 和 map

一、改造红黑树

使用的代码是之前篇章红黑树实现的代码，改造后红黑树的框架如下：

#pragma onceenum Colour
{RED,BLACK,
};template<class T>
struct RBTreeNode
{//构造函数RBTreeNode(const T& data):_data(data),_left(nullptr),_right(nullptr),_parent(nullptr),_col(RED){}//成员变量T _data;RBTreeNode<T>* _left;RBTreeNode<T>* _right;RBTreeNode<T>* _parent;Colour _col;
};template<class T, class Ref, class Ptr>
struct __RBTreeIterator
{typedef RBTreeNode<T> Node;typedef __RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self;typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;//构造__RBTreeIterator(Node* node):_node(node){}// 普通迭代器的时候，他是拷贝构造// const迭代器的时候，他是构造，支持用普通迭代器构造const迭代器__RBTreeIterator(const iterator& s):_node(s._node){}Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s)const{return _node != s._node;}bool operator==(const Self& s)const{return _node == s._node;}Self& operator++(){if (_node->_right){Node* min = _node->_right;while (min->_left){min = min->_left;}_node = min;}else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;while (parent && cur == parent->_right){cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}_node = parent;}return *this;}Self& operator--(){if (_node->_left){Node* max = _node->_left;while (max->_right){max = max->_right;}_node = max;}else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;while (parent && cur == parent->_left){cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}_node = parent;}return *this;}//成员变量Node* _node;
};template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{typedef RBTreeNode<T> Node;
public:typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;typedef __RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator;iterator begin(){Node* left = _root;while (left->_left){left = left->_left;}return iterator(left);// 使用匿名对象构造返回}const_iterator begin()const{Node* left = _root;while (left->_left){left = left->_left;}return const_iterator(left);}iterator end(){return iterator(nullptr);}const_iterator end()const{return const_iterator(nullptr);}//插入pair<iterator, bool> Insert(const T& data){}//中序遍历void InOrder(){_InOrder(_root);}//检查红黑树特性bool IsBalance(){}
private://检查每条路径的黑色节点是否相等 && 是否出现连续红色节点bool Check(Node* root, int blackNum, int ref){}void _InOrder(Node* root){}//左单旋void RotateL(Node* parent){}//右单旋void RotateR(Node* parent){}
private:Node* _root = nullptr;//缺省值
};

代码过多就不贴完了，完整代码链接：code_c++/Set_and_Map/Set_and_Map/RBTree.h · Maple_fylqh/code - 码云 - 开源中国 (gitee.com)https://gitee.com/Maple_fylqh/code/blob/master/code_c++/Set_and_Map/Set_and_Map/RBTree.h

改造红黑树就是给红黑树增加迭代器相关的，这棵泛型的红黑树可以同时封装出set 和 map

1.1 红黑树迭代器相关

迭代器模板参数在 list 模拟实现已经有过解释，这里不解释了，模板参数 T 是红黑树存放数据的类型，下面解释

template<class T, class Ref, class Ptr>

上面迭代器类只需提供构造函数即可，拷贝构造和赋值不需要自己实现，默认生成的即可，当前迭代器赋值给另一个迭代器是不需要深拷贝的，浅拷贝就可以，拷贝构造也是；析构释放空间的事情不归迭代器类管理，迭代器类只需构建迭代器对象即可

上面红黑树迭代器实现的接口有：

    //构造__RBTreeIterator(Node* node):_node(node){}// 普通迭代器的时候，他是拷贝构造// const迭代器的时候，他是构造，支持用普通迭代器构造const迭代器__RBTreeIterator(const iterator& s):_node(s._node){}//解引用，获取数据Ref operator*(){}//返回数据的地址Ptr operator->(){}//比较两个迭代器是否不相等bool operator!=(const Self& s)const{}//比较两个迭代器是否相等bool operator==(const Self& s)const{}//前置++Self& operator++(){}//前置--Self& operator--(){}

说明一下，迭代器都是支持普通迭代器构造const迭代器

实现如下，这里它利用了构造函数和拷贝构造函数的特性，当传入的迭代器是普通迭代器时：参数类型与拷贝构造参数要求一致，它就是拷贝构造；当传入的的迭代器是 const迭代器，参数类型与拷贝构造函数不匹配，类型有差异，它就变成了构造函数

typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;// 普通迭代器的时候，他是拷贝构造
// const迭代器的时候，他是构造，支持用普通迭代器构造const迭代器
__RBTreeIterator(const iterator& s):_node(s._node)
{}

前置++ 和前置-- 是红黑树迭代器实现的重点

前置++

一个结点的正向迭代器进行 ++ 操作后，应该根据红黑树中序遍历的序列找到当前结点的下一个结点

如下图，传入第一个节点是1，迭代器++ 下一个节点是6，再次++ 节点为8，迭代器要达到这种效果才可以满足需求

思路：

传入一个节点，如果节点右不为空就先往右边走，找到右边节点最小的节点，该节点就是 ++ 的下一个节点
传入一个节点，如果节点的右子树为空，去找祖先，迭代依次往上走，找到孩子是父亲左的那个祖先节点

代码如下：

Self& operator++()
{if (_node->_right)//传入节点右不为空，找右边最小节点{Node* min = _node->_right;while (min->_left){min = min->_left;}_node = min;}else)//传入节点为空{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;while (parent && cur == parent->_right){cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}_node = parent;}return *this;
}

前置--

一个结点的迭代器进行 -- 操作后，就是红黑树中序遍历找到的结点的前一个结点

如下图，比如传入第一个节点是27，迭代器-- 下一个节点是25，再次 -- 节点为22，迭代器要达到这种效果才可以满足需求

--的思路和 ++ 的思路类似，只不过是反过来找

思路：

传入一个节点，如果节点左不为空就先往左边走，找到左边节点最大的节点，该节点就是 -- 的下一个节点
传入一个节点，如果节点的左子树为空，去找祖先，迭代依次往上走，找到孩子是父亲右的那个祖先节点

代码如下：

Self& operator--()
{if (_node->_left)//传入节点左不为空就先往左边走，{Node* max = _node->_left;while (max->_right){max = max->_right;}_node = max;}else//传入节点左为空{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;while (parent && cur == parent->_left){cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}_node = parent;}return *this;
}

其他就不介绍了

1.2 红黑树接口相关

template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{typedef RBTreeNode<T> Node;
public:typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;typedef __RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator;private:Node* _root = nullptr;//缺省值
};

说明一下模板参数，为了实现泛型RBTree：

红黑树第一个参数是 K(Key)，主要用于查找数据；
红黑树第二个模板参数 T ，可以识别是 map 还是 set，因为 set和 map传给 T的参数不一样，set 传的是 Key，map 传的是键值对 pair<K, V>；
红黑树第三个参数是 KeyOfT，这是一个仿函数，由于红黑树中 T 存的可能是K，也可能是pair<K, V>。那我们插入的时候该怎么比较结点的大小呢,对于set是没有问题的，直接可以用T比较，但是map就不行了，我们要取出pair<K, V>的 first来进行比较

二、set代码

#include "RBTree.h"namespace fy
{template<class K>class set{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator iterator;typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator const_iterator;iterator begin()const{return _t.begin();}iterator end()const{return _t.end();}pair<iterator, bool> insert(const K& key){pair<typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::iterator, bool> ret = _t.Insert(key);return pair<iterator, bool>(ret.first, ret.second);}private:RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;};void TestSet(){int arr[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };set<int> s;for (auto& e : arr){s.insert(e);}set<int>::iterator it = s.begin();while (it != s.end()){cout << *it << " ";++it;}cout << endl;for (auto& e : s){cout << e << " ";}cout << endl;}
}

三、map代码

#include "RBTree.h"namespace fy
{template<class K, class V>class map{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<const K, V>& kv){return kv.first;}};public:typedef typename RBTree<const K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator;typedef typename RBTree<const K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::const_iterator const_iterator;iterator begin(){return _t.begin();}iterator end(){return _t.end();}const_iterator begin()const{return _t.begin();}const_iterator end()const{return _t.end();}pair<iterator, bool> insert(const pair<const K, V>& kv){return _t.Insert(kv);}V& operator[](const K& key){pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;}private:RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;};void TestMap(){int arr[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };map<int, int> m;for (auto& e : arr){m.insert(make_pair(e, e));}map<int, int>::iterator it = m.begin();while(it != m.end()){it->second++;cout << it->first << "->" << it->second << endl;++it;}map<string, int> countMap;string str[] = { "苹果", "西瓜", "香蕉", "草莓", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜", "苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };for (auto& e : str){countMap[e]++;}for (auto& kv : countMap){cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;}}
}

这篇文章写起来逻辑有点不通（难写）dog，主要是用来复习的

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文章到这里就结束了，下一篇即将更新