目录

前言:

1 正确认识关系层

2 节点类

3 迭代器类

4 红黑树本体

5 部分函数补充

5.1 析构函数

5.2 拷贝构造函数

5.3 构造函数

5.4 map的operator[]重载

6 部分细节梳理


前言:

这部分是挺有难度的,因为套了好几层关系,涉及到关系层大概有4层左右,但是呢,多花点时间即可,更重要的还是细心部分,其次就是逐个的去捋清楚每层的关系即可,细心 + 耐心,这里就通关了。


1 正确认识关系层

本章是基于红黑树封装的map + set,和以往不同的是,我们之前实现链表部分,可以创建了一个迭代器类然后直接进行使用,但是这里不可以,这里的大体的关系是,节点类 ->  迭代器类 -> 红黑树本体 -> map + set

也就是说,我们想要实现封装,就应该从节点类分析。因为这里的关系较为复杂,所以就关系图是比较难画的,我们就从源码入手,分别看stl_map stl_set stl_tree的源码:

template <class Key, class Value, class KeyOfValue, class Compare, class Alloc = alloc>
class rb_tree 
{
protected:
	typedef __rb_tree_node<Value> rb_tree_node;
public:
	typedef Key key_type;
	typedef Value value_type;
	typedef rb_tree_node* link_type;
};

template <class Value>
struct __rb_tree_node : public __rb_tree_node_base
{
	typedef __rb_tree_node<Value>* link_type;
	Value value_field;
};

这是源码里面红黑树的部分代码,我们从节点开始看,节点的模板参数只有一个,数据类型即是该模板参数,link_type就是节点指针。

那么我们思考,为什么数据类型只有一个参数?map + set来说,不应该是key或者是key-value模型吗?我们上文介绍的红黑树就很单纯了,单纯到只能写一种模型,因为我们写死了数据类型只能是pair。

这里其实也是对模板的一种真正进阶,我们以往学习的模板是说,一个模型能存多种数据类型,这是泛型编程的一种思想,但是在这里,我们虽然使用了模板,但是解决不了数据类型不同的情况,在这里源码就提供了解决方案,在此之前我们看清了红黑树的模板参数有5个,我们真正实现的时候,最后两个是用不到的,一个是仿函数,一个是空间配置器,所以只有前面三个。

template <class Key, class T, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class map
{
public:
	typedef Key key_type;
	typedef T data_type;
	typedef pair<const Key, T> value_type;

private:
	typedef rb_tree<key_type, value_type,
		select1st<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type;
	rep_type t;
};

template <class Key, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class set
{
public:
	typedef Key key_type;
	typedef Key value_type;
private:
	typedef rb_tree<key_type, value_type,identity<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type;
	rep_type t;
};

这是stl_map stl_set的源码,成员变量不出意外的只有一个,那么这个成员变量的类型是什么?

是typedef之后的一个类型,typedef之前是什么?是红黑树本体,此刻展示了部分封装,即map + set是基于红黑树实现的结构,所以在set + map 使用函数的时候,就是使用的红黑树的函数,那么我们想要搞清楚红黑树节点数据类型的原因,就应该看这段typedef,对于set来说,key被typedef两次了,一次是key_type,一次是value_type,传参的时候,相当于传了两个key进去。

这是为什么?

再看map那一层,传的参数分别是key,键值对,看起来是没有什么问题的,但是对于set来说为什么要传两个一样的?

这里我们返回去看tree的这段代码:

typedef __rb_tree_node<Value> rb_tree_node;

可以看到树的数据类型由模板参数value确定,value是模板的第二个参数,而map + set层传给RBTree层的时候,第二个参数分别是键值对,key,此时,树节点的类型就确定了!

这里利用的是多层关系的调用 + 模板,使得map + set使用同一种结构的时候,编译器可以实例化两种不同的模型。

简单捋一下就是:

map + set这一层传两个数据参数过去,第二个参数用来确定树的节点类型,但不是直接map +set这一层确定,而是通过树本体这一层,确定树的节点类型,树节点的模板参数的来源是树本体,树本体的多个模板参数都是来源于map + set这一层。

于此,除了迭代器,其他部分的关系已经梳理完毕!

那么,迭代器和其他层次的关系应该是什么样的?

迭代器是控制节点行为的类,即迭代器需要复用节点类,所以节点类是最底层的类,往上一点就是迭代器,再迭代器之上就是树本体的调用,迭代器的参数和链表部分几乎就是一样的,三个参数,一个数据类型,一个数据类型的引用,一个数据类型的指针,其次就没有什么特别要注意的了,除了他的函数。

此时,所有的关系就捋清了!


2 节点类

由关系层的分析可以知道,节点类的模板参数只有一个,该模板参数用来确定数据类型,成员变量就是固定的左指针,右指针,父节点指针,数据类型变量,以及颜色,知道这些,我们就可以开始写代码了:

enum Colour
{
	BLACK,RED
};
template<class Value>
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<Value>* _left;
	RBTreeNode<Value>* _right;
	RBTreeNode<Value>* _parent;
	Colour _col;
	Value _data;

	RBTreeNode(const Value& data)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _data(data)
		, _col(RED)
	{}
};

那么,节点类的代码我们就写完了,不用管了。


3 迭代器类

迭代器类是基于节点类实现的一个类,成员变量只有一个节点指针,成员函数用来实现每个节点的行为,分别有 ”++ -- * -> !=“,一共有5个函数,其中,需要单独介绍的只有++ -- 函数,其他的在list部分已经介绍过了,这里就跳过了,++ 和 -- 是完全相反的是,所以介绍一个即可:

对于++来说,树是按照中序遍历的,所以遍历顺序应该是左子树 根 右子树。

当节点在17的时候,下一个应该遍历的是22,即右子树的最左节点,这是一种情况,因为它的右子树不为空,即右子树还可以遍历,这里应该结合中序遍历来思考。

当节点在15的时候,右子树为空,说明这个节点应该是某个父节点的最左节点了,那么也就代表,该父节点左子树已经遍历完了,应该轮到遍历根节点了,这个时候,我们就应该找祖先的左节点是父节点的那个祖先,这里其实是包含了两种情况,比如节点为15,我们可以把15直接看成它既是父节点也是子节点,那么祖先就是17,对于一般情况,比如6的下下面还有类似的节点,我们下一个访问就是8,因为该节点访问结束,即8的左子树已经访问完了,我们就应该访问8,所以需要找到8这个祖先,这就是++的大体逻辑,--同理,代码如下:

Self& operator++()
{
	//右子树不为空 直接走最左边的
	if (_node->_right)
	{
		Node* leftMin = _node->_right;
		while (leftMin->_left)
		{
			leftMin = leftMin->_left;
		}
		_node = leftMin;
	}
	else
	{
		//右边不为空
		//找到左子树是父节点的祖先
		///两种情况结合
		Node* parent = _node->_parent;
		//根节点的情况 —> 最后节点++ 则会到_root的parent节点 -> 空节点
		while (parent && parent->_right == _node)
		{
			_node = parent;
			parent = parent->_parent;
		}
		_node = parent;
	}
	return *this;
}
Self& operator--()
{
	//左子树不为空
	if (_node->_left)
	{
		Node* rightMax = _node->_left;
		while (rightMax->_right)
		{
		    rightMax = rightMax->_right;
		}
		_node = rightMax;
	}
	else
	{
		Node* parent = _node->_parent;
		while (parent && parent->_left == _node)
		{
			_node = parent;
			parent = parent->_parent;
		}
		_node = parent;
	}
	return *this;
}

迭代器类里面最复杂的结果已经实现了,所以这里就可以直接给剩下代码了:

template<class T,class Ref, class Ptr>
struct RBTreeIterator
{
	typedef RBTreeNode<T> Node;
	typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self;

	Node* _node;

	RBTreeIterator(Node* node)
		:_node(node)
	{}

	Ref operator*()
	{
		return _node->_data;
	}

	Ptr operator->()
	{
		return &_node->_data;
	}

	bool operator!=(const Self& s)
	{
		return _node != s._node;
	}

};

4 红黑树本体

由关系层的分析可以知道,红黑树本体的模板参数有3个:

template<class T, class V, class Kot>

我们从插入函数入手,就可以知道Kot这个类的作用了,都知道,在map + set的封装里面,插入函数返回的是pair<iterator,bool>,这也是为什么我们优先实现迭代器的理由,那么问题来了,插入需要比较吧?我们能直接比较pair类型吗?

在库里面是支持比较的,但是比较方式不是我们希望的,我们希望只按照key去比较,所以现在的问题是,如果要比较,我们应该怎么去实现这个比较

重载函数吗?重载的定义是函数名相同,参数顺序不同,参数类型不同,参数数目不同,可是我们要比较的都是第二个模板参数,也就代表了类型是一样的,那顺序,数目什么的,根本就用不上了。

所以重载是不可以的,这里我们就用到仿函数了,即我们虽然不能直接实现比较,我们可以返回我们想要的比较的值,日期类的仿函数是重载(),返回的就是一个比较结果,从而实现更好的比较。

我们这里的问题只是,数据类型不同,那么我们实现一个仿函数,返回我们想要的数据类型即可,同样也重载()即可。

那么仿函数这个类我们应该写在哪里呢?毫无疑问肯定是写在map + set这一层,因为成员变量的确定就是要传仿函数过去,所以就有:

	template <class T>
	class set
	{
	public:
		struct SetKeyOfT
		{
			const T& operator()(const T& key)
			{
				return key;
			}
		};
		//typedef typename RBTreeIterator<T, const T&, T*> iterator;
		//typedef typename RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator;
		typedef typename RBTree<T, const T, SetKeyOfT>::iterator iterator;
		typedef typename RBTree<T, const T, SetKeyOfT>::Const_iterator const_iterator;
		
		

		pair<iterator,bool> insert(const T& data)
		{
			return _t.Insert(data);
		}

		const_iterator begin() const
		{
			return _t.Begin();
		}

		const_iterator end() const
		{
			return _t.End();
		}

		iterator begin()
		{
			return _t.Begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _t.End();
		}

	private:
		RBTree<T,const T, SetKeyOfT> _t;

	};

	template <class T,class V>
	class map
	{
	public:
		struct MapKeyOfT
		{
			const T& operator()(const pair<T, V>& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};

		//typedef typename RBTreeIterator<V, pair<T,V>&, pair<T,V>*> iterator;
		//typedef typename RBTreeIterator<V, const pair<T,V>&, const pair<T,V>*> const_iterator;
		typedef typename RBTree<T, pair<const T, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator;
		typedef typename RBTree<T, pair<const T, V>, MapKeyOfT>::Const_iterator const_iterator;
		
		pair<iterator, bool> insert(const pair<T,V>& data)
		{
			return _t.Insert(data);
		}

		const_iterator begin() const
		{
			return _t.Begin();
		}

		const_iterator end() const
		{
			return _t.End();
		}

		iterator begin()
		{
			return _t.Begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _t.End();
		}

	private:
		RBTree<T, pair<const T,V>, MapKeyOfT> _t;

	};

此时比较的准备工作才算是完全做好了,剩下要做的就是在比较里面讲比较的部分改动一下即可:

pair<iterator,bool> Insert(const V& data)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(data);
		//根节点必须为黑色
		_root->_col = BLACK;
		return make_pair(_root, true);
	}

	Node* root = _root;
	Node* parent = nullptr;
	Kot kot;
	//判断部分
	while (root)
	{
		if (kot(data) > kot(root->_data))
		{
			parent = root;
			root = root->_right;
		}
		else if (kot(data) < kot(root->_data))
		{
			parent = root;
			root = root->_left;
		}
		else
		{
			return make_pair(root, false);
		}
	}
	Node* cur = new Node(data);
	Node* newnode = cur;
	//连接部分 开始判断大小关系
	if (kot(parent->_data) > kot(data))
	{
		parent->_left = cur;
	}
	else
	{
		parent->_right = cur;
	}
	cur->_parent = parent;
	//颜色更替
	//parent的颜色是黑色就结束
	while (parent && parent->_col == RED)
	{

		Node* grandfather = parent->_parent;
		//父节点在左边
		if (parent == grandfather->_left)
		{
			Node* uncle = grandfather->_right;
			//uncle存在且为红色
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parent->_col = uncle->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;

				//一层一层的遍历 father层遍历完了所以直接到grandparent层
				cur = grandfather;
				parent = grandfather->_parent;
			}
			//uncle不存在或者是为黑色
			else
			{
				//旋转 -> 通过判断 cur的位置来判断是单旋还是双旋
				if (cur == parent->_left)
				{
					RotateR(grandfather);
					//即原位置变为黑色
					parent->_col = BLACK;
					//如果不变红,导致黑色节点多出来一个
					grandfather->_col = RED;
				}
				//双旋
				else
				{
					RotateL(parent);
					RotateR(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				break;
			}
		}
		//父节点在右边
		else
		{
			//存在 且 为红
			Node* uncle = grandfather->_left;
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parent->_col = uncle->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;

				//一层一层的遍历 father层遍历完了所以直接到grandparent层
				cur = grandfather;
				parent = grandfather->_parent;
			}
			//不存在 或 为黑色
			else
			{
				//旋转 -> 通过判断 cur的位置来判断是单旋还是双旋
				if (cur == parent->_right)
				{
					RotateL(grandfather);
					//即原位置变为黑色
					parent->_col = BLACK;
					//如果不变红,导致黑色节点多出来一个
					grandfather->_col = RED;
				}
				//双旋
				else
				{
					RotateR(parent);
					RotateL(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				break;
			}
		}
	}
	_root->_col = BLACK;
	return make_pair(newnode, true);
}

于此,插入函数结束,那么整体部分我们已经梳理的差不多了,接下来就是部分函数的补充以及部分细节的梳理了。


5 部分函数补充

除了插入函数之外,还有的函数是:析构函数 + 拷贝构造函数 + 构造函数 + map的operator[]重载

5.1 析构函数

析构函数,即是让每个节点销毁即可,这里我们使用递归析构,一棵树析构,左右子树都析构了,然后再析构根节点,因为是递归,所以模式和前面的中序遍历是一样的:

public:
	~RBTree()
	{
		Destroy(_root);
		_root = nullptr;
	}
private:
	void Destroy(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return;

		Destroy(root->_left);
		Destroy(root->_right);

		delete root;
		root = nullptr;
	}

使用的是后序遍历。

5.2 拷贝构造函数

拷贝构造函数也简单,就是拷贝每个节点的值,但是注意这里是没有包括颜色的,拷贝了之后还要注意连接的问题,只要不是空节点,那么就要进行连接:

public:
	RBTree(const RBTree<T, V, Kot>& t)
	{
		_root = Copy(t._root);
	}
private:
	Node* Copy(Node* root)	
	{
		if (root == nullptr)
			return nullptr;
    
		Node* newroot = new Node(root->_data);
		newroot->_col = root->_col;

		newroot->_left = Copy(root->_left);
		if (newroot->_left)
			newroot->_left->_parent = newroot;

		newroot->_right = Copy(root->_right);
		if (newroot->_right)
			newroot->_right->_parent = newroot;
    
		return newroot;
	}

但是呢,这里只写拷贝构造函数不写构造函数就会出问题了:

因为实现拷贝构造函数之前编译器一直都调用的是默认构造函数,拷贝构造函数也是构造函数,所以就没有调用默认构造函数,这里我们就需要强行调用默认构造函数。

5.3 构造函数

//构造函数
	RBTree() = default;

没错,这就是强行调用,,

5.4 map的operator[]重载

重载也简单,注意返回值是iterator变量里面的first元素的second值就可以;

V& operator[](const T& key)
{
	pair<iterator, bool> ret = _t.Insert(make_pair(key, V()));
	return ret.first->second;
}

6 部分细节梳理

  1. 节点的创建 数据类型由谁确定?

    数据类型在set + map这一层,由传入的第二个参数确定-> 键值对还是key模型 所以节点的模板参数只有一个

  2. 构造函数为什么加default?

    因为创建了拷贝构造,创建拷贝构造之前,编译器一直默认调用的是默认构造,有了拷贝构造之后,就不会调用默认构造,所以需要强制调用默认构造

  3. 模板传参的时候应该注意什么?

    类型 迭代器里面数据类型的确定等大多数都是传的第二个参数,第一个参数用到的地方只有set + map那一层的成员变量需要传第一个变量,find数据的时候,用T,其他部分基本上都是用的V或者是T+ V的组合

  4. 如何保证key模型的key 和 key - value模型的key不被修改?

    在set这一层,传参就是传的const key,在map这一层,传的就是 pair<const key,value>,迭代器部分同理

  5. 为什么迭代器要写下面的迭代器而不是直接typedef迭代器类为迭代器呢
    迭代器类只是一个类而已,基于红黑树封装的map + set来说,我们使用的迭代器应该是基于红黑树实现的, 如果莫名使用一个类来当作迭代器,就少了红黑树这层关系,即实例化都实例化不了

  6. 为什么两个迭代器的样子都是一样的?

      因为在RBTree这一层,真正封装迭代器的其实是RBTree,RB那一层的里面已经有了cons tmap + set这一层就没有必要在加const了,调用的时候直接调用即可。


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