C++封装红黑树实现mymap和myset和模拟实现详解

文章目录

map和set的封装
- map和set的底层
map和set的模拟实现
- insert
- iterator实现的思路
- operator++
- operator- -
- operator[ ]

map和set的封装

介绍map和set的底层实现

map和set的底层

一份模版实例化出key的rb_tree和pair<k,v>的rb_tree
rb_tree的Key和Value不是我们之前传统意义上的key/value
在这里插入图片描述
迭代器也是一份模版实例化出两个不同的迭代器
所以说底层上红黑树是有两份的，一份是key的，一份是key/value的

通过泛型的思想实现出的模版，第二个参数不是写死的，第二个模版参数是Value决定的，Value可以是key或者是pair<const key, T>,这样既可以实现key的搜索场景，也可以实现key/value的搜索场景
要注意一下，源码里面模板参数是用T代表value，而内部写的value_type不是我们我们日常key/value场景中说的value，源码中的value_type反而是红黑树结点中存储的真实的数据的类型
rb_tree的第二个模版参数已经控制了红黑树节点的存储的数据类型，为什么还要写第二个模版参数？
set的两个模版参数都是一样的,都是key,insert的都是key,find和erase的也是key。但是对于map来说，insert的是pair对象，find/erase的是key。所以set为了兼容map就传了两个模版参数

map和set的模拟实现

pair的默认比较的是first，first小就小，first不小，比较second,second小就小。

insert

insert关键是要解决插入的值是Key还pair的问题
上层用仿函数实现一个类来解决下层比较的是key还是pair的问题，下层不知道T是什么，但是上层知道，如果比较的是key上层就传key,是pair就传pair

namespace wbc
{template<class K>class set{// 为了解决不知道下层T是key还是pair的逻辑struct SetKeyOfT{// 仿函数可以解决const K& operator()(const K& key){return key;}};public:bool insert(const K& key){return _t.Insert(key);}private:RBTree<K,K,SetKeyOfT> _t;};
}namespace wbc
{template<class K, class V>class map{// 为了解决不知道下层T是key还是pair的逻辑struct MapKeyOfT{// 仿函数可以解决const pair<K, V>& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};private:RBTree<K, pair<K, V>,MapKeyOfT> _t;};
}

iterator_67">iterator实现的思路

map和set的迭代器走的是中序遍历，begin()返回的是中序的第一个节点
operator++核心是不看全局，只看局部，只关心当前局部的下一个节点是什么
中序访问的顺序：左子树，根，右子树。++，it当前节点已经访问完了，如果右不为空，访问右子树的最左节点。如果右为空，说明当前节点已经访问完了，子树也访问完了，就要访问该节点的祖先，并且要往上找。要找的是孩子是祖先的左边的那个祖先。
如果孩子在父亲的右，说明父亲访问完了，父亲在爷爷的左，下一个就访问爷爷。
set的iterator也不支持修改，我们把set的第二个模板参数改成const K即可， RBTree<K,const K, SetKeyOfT> _t;
map的iterator不支持修改key但是可以修改value，我们把map的第二个模板参数pair的第一个参
数改成const K即可， RBTree<K, pair<const K, V>,MapKeyOfT> _t;

operator++

右不为空，中序的下一个节点就是右子树中的最左节点
右为空，分为两种情况：
情况1：一直往上找直到找到父亲的左是当前节点，那么下一个节点就是这个父亲节点
情况2：就是一直找，找不到父亲的左是当前节点，也就是当前节点一直是父亲的右，直到找到父亲是空都没有找到，那么这棵树就走完了

在这里插入图片描述

Self operator++()
{if (_node->_right){// 如果右不为空,中序下一个要访问的节点就是最左(最小)节点Node* min = _node->_right;while (min->_left){min = min->_left;}_node = min;}else{// 如果右为空,祖先里面的孩子是父亲左的那个祖先Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;while (parent && cur == parent->_right){cur = parent;parent = cur->_parent;}_node = parent;}return *this;
}

operator- -

访问节点

右子树，根，左子树。如果左树不为空，访问左树的最右节点（最大节点）。如果左树为空，说明这棵子树访问完了，如果该节点还是父亲的左，说明也访问完了，要找到节点是父亲的右，下一个访问的节点就是父亲。如果都不存在，下一个就要访问空节点了，说明这棵树访问完了。
operator- - 和operator++正好反过来了

// RBTree.h
Self operator--()
{if (_node == nullptr) // --end(){// --end(),找到整棵树的最右节点,中序的最后一个节点// 找最右节点Node* mostright = _root;// 空树(无节点)和找最右节点while (mostright && mostright->_right){mostright = mostright->_right;}_node = mostright;}else if (_node->_left){// 如果左不为空，下一访问的是左树中的最右节点Node* most = _node->_left;while (most->_right){most = most->_right;}_node = most;}else{// 如果左为空,下一个访问的是孩子是父亲右的,那个祖先Node* cur = _node;Node* parent = _node->_parent;while (parent && cur == parent->_left){cur = parent;parent = cur->_parent;}_node = parent;}return *this;
}// Myset.h
void Print(const set<int>& s)
{set<int>::const_iterator it = s.end();while (it != s.begin()){--it;cout << *it << " ";}cout << endl;
}// test.cpp
int main()
{wbc::set<int> s;s.insert(5);s.insert(1);s.insert(2);s.insert(3);s.insert(4);s.insert(6);s.Print(s);
}

在这里插入图片描述
库里面实现的是有哨兵位的头节点，我们实现是end()是nullptr，但是也可以实现–end()的功能，无非就是要_root，去找整棵树的最右节点（最后一个节点），end()是最后一个节点的下一个节点

在这里插入图片描述

operator[ ]

operator[ ]直接调用insert即可
map实现operator[ ],修改insert的返回值为pair< Iterator,bool>

V& operator[](const K& key)
{pair<iterator, bool> ret = insert({ key,V() });return ret.first->second;// 修改value
}pair<Iterator,bool> Insert(const T& data)
{if (_root == nullptr){_root = new Node(data);_root->_col = BLACK;// return pair<Iterator,bool>(Iterator(_root,_root),true);return { Iterator(_root,_root),true }; }KeyOfT kot;Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){if (kot(cur->_data) < kot(data)){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (kot(cur->_data) > kot(data)){parent = cur;cur = cur->_left;}else{// 不冗余,插入失败return { Iterator(cur,_root),false }; ;}}cur = new Node(data);Node* newnode = cur;// 如果连续变色,cur不一定是新节点// 如果是非空树,插入红色节点cur->_col = RED;if (kot(parent->_data) < kot(data)){parent->_right = cur;}else if (kot(parent->_data) > kot(data)){parent->_left = cur;}// 链接父亲节点cur->_parent = parent;// parent是红色,出现了连续的红色节点,需要向上调整// 调整之后cur是根,cur的parent是nullptrwhile (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;if (grandfather->_left == parent){//   g// p     uNode* uncle = grandfather->_right;if (uncle && uncle->_col == RED){// 变色是为了处理连续的红节点,保证黑节点的数量不变,// 向上继续调整是因为grandfather的节点可能是黑节点就结束,// 可能是红节点就继续向上处理parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;// 继续向上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else{// uncle不存在或uncle存在且为黑//   g// p     u// c// 右单旋if (cur == parent->_left){RotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{// 双旋//   g// p   u// cRotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}else{//   g// u     pNode* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED){parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;// 继续向上更新cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else{// uncle不存在或者存在且是黑//    g// u     p//          c// 左单旋if (parent->_right == cur){RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//     g//      u     p//          c// 双旋RotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}}// 无论如何结束之后根都是黑色的_root->_col = BLACK;return {Iterator(newnode,_root),true};
}