Golang 程序实现红黑树
红黑树是具有一致结构和高度平衡的二叉搜索树，能够自平衡。它们有利于高效的插入、删除和搜索操作。在本文中，我们将深入研究如何用 go 语言实现红黑树，在第一个示例中，我们将直接构建树，而在第二个示例中，我们将使用结构构建树。
解释
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，在插入和删除操作期间，通过确保二叉搜索树中的每个节点都被指定一种颜色(红色或黑色)来确保平衡。这种独特的特性最终使树具有以下五个关键属性。
每个节点的颜色都是黑色或红色。
黑色是根节点的颜色。
黑色是每个叶子的颜色，特别是 NIL 节点。
任何红色节点都必须有黑色子节点。
从特定节点到其后代叶子的任何路径中发现的黑色节点数量应保持不变。
语法
func (t *RedBlackTree) insert(root, node *Node) *Node
语法定义了一个名为 insert 的函数，用于在添加新节点时保留红黑树。为此，它需要将根节点和要插入的节点都作为输入。
算法
首先创建一个常规的二叉搜索树。
新插入的节点为红色。
为了保持红黑树的五个属性完整，我们确保在必要时执行旋转和重新着色。
插入或旋转后，红色节点不应连续。
我们需要在发生违规时根据需要应用旋转和重新着色以恢复属性。
示例 1
在此示例中，我们将直接通过定义结构体、通过颜色编码和声明父子关系在 go 语言中实现红黑树在节点之间。我们需要将创建的根节点封装在RedBlackTree结构体中。节点插入通过递归插入方法实现，该方法还实现了父节点指针的调整。使用inOrder方法，通过执行中序遍历来查看节点数据和颜色。main函数突出显示一个Red-Black Tree实例，最终产生相应的中序遍历结果。
package main
import "fmt"
type Color int
const (
Red Color = 0
Black Color = 1
)
type Node struct {
data int
color Color
parent *Node
left *Node
right *Node
}
type RedBlackTree struct{ root *Node }
func NewRedBlackTree() *RedBlackTree { return &RedBlackTree{} }
func (t *RedBlackTree) insert(root, node *Node) *Node {
if root == nil {
return node
}
if node.data < root.data {
root.left = t.insert(root.left, node)
root.left.parent = root
} else if node.data > root.data {
root.right = t.insert(root.right, node)
root.right.parent = root
}
return root
}
func (t *RedBlackTree) inOrder(node *Node) {
if node == nil {
return
}
t.inOrder(node.left)
fmt.Printf("%d (%s) ", node.data, func(c Color) string {
if c == Red {
return "R"
}
return "B"
}(node.color))
t.inOrder(node.right)
}
func main() {
tree := NewRedBlackTree()
data := []int{10, 20, 30, 15, 5}
for _, d := range data {
tree.root = tree.insert(tree.root, &Node{data: d, color: Red})
fmt.Printf("Inserted: %d\n", d)
}
fmt.Println("\nIn-order Traversal:")
tree.inOrder(tree.root)
}
输出
Inserted: 10 Inserted: 20 Inserted: 30 Inserted: 15 Inserted: 5 In-order Traversal: 5 (R) 10 (R) 15 (R) 20 (R) 30 (R)
示例 2
在此示例中，我们将使用名为 `Node` 的结构间接地用 go 语言实现红黑树，以表示包含颜色属性的元素。我们定义 `newNode` 函数来创建节点，然后通过 `insert` 函数递归地将其添加到树中，在此过程中仔细考虑它们的颜色值并建立父子关系。为了进行遍历，有一个 `inOrderTraversal` 函数执行树的左根右遍历。此函数显示节点数据和颜色。`main` 函数初始化树并插入特定数据点，最后进行相应的按顺序遍历。
package main
import "fmt"
type Color int
const (
Red Color = 0
Black Color = 1
)
type Node struct {
data int
color Color
parent *Node
left *Node
right *Node
}
func newNode(data int, color Color, parent, left, right *Node) *Node {
return &Node{data: data, color: color, parent: parent, left: left, right: right}
}
func insert(root *Node, data int) *Node {
if root == nil {
return newNode(data, Red, nil, nil, nil)
}
if data < root.data {
root.left = insert(root.left, data)
root.left.parent = root
} else if data > root.data {
root.right = insert(root.right, data)
root.right.parent = root
}
return root
}
func inOrderTraversal(root *Node) {
if root == nil {
return
}
inOrderTraversal(root.left)
fmt.Printf("%d (%s) ", root.data, colorToString(root.color))
inOrderTraversal(root.right)
}
func colorToString(color Color) string {
if color == Red {
return "R"
}
return "B"
}
func main() {
var root *Node
data := []int{10, 20, 30, 15, 5}
for _, d := range data {
root = insert(root, d)
fmt.Printf("Inserted: %d\n", d)
}
fmt.Println("\nIn-order Traversal:")
inOrderTraversal(root)
}
输出
Inserted: 10 Inserted: 20 Inserted: 30 Inserted: 15 Inserted: 5 In-order Traversal: 5 (R) 10 (R) 15 (R) 20 (R) 30 (R)
实际实施
Linux 内核的完全公平调度程序 (CFS):Linux 内核中使用的完全公平调度程序 (CFS) 在任务管理和组织中起着至关重要的作用。CFS 利用红黑树数据结构为每个任务分配优先级，从而能够精确确定下一个要执行的任务，同时长期保持对所有作业的公平处理。
拼写检查器和自动完成建议:提供实时建议和拼写检查需要高效的数据结构。红黑树有助于存储单词列表和词典，其平衡的树结构允许快速搜索准确的拼写和建议。
结论
通过称为红黑树的颜色编码节点自平衡二叉搜索树来维护高效的操作和平衡的高度。本文提供了使用 Go 语言实现红黑树的简化程序，并说明了插入过程，展示了数据结构平衡对于实现最佳性能的重要性。红黑树能够在保持平衡的同时支持关键操作，因此成为数据库、内存分配和语言库中的首选。
