Вы сейчас просматриваете Что это у нас выросло? А, это красно-черное дерево!

Что это у нас выросло? А, это красно-черное дерево!

Красно-черное дерево — это особый вид бинарного дерева поиска, который “самобалансируется”, чтобы сохранить быструю скорость работы для основных операций: вставки, удаления и поиска. Балансировка помогает сделать все действия эффективными даже при больших объемах данных. Вот как это работает на простом уровне:

Основные идеи красно-черного дерева

  1. Каждый узел окрашен в красный или черный цвет:
  • Это особенность помогает дереву оставаться сбалансированным, регулируя, как далеко вправо и влево могут “расти” ветви.
  1. У корня всегда черный цвет:
  • Корень дерева (самый верхний узел) всегда черный. Это обеспечивает начальную стабильность дерева.
  1. Все пути от корня до листьев содержат одинаковое количество черных узлов:
  • Это называется “черная высота”, и она гарантирует, что дерево не станет слишком высоким с одной стороны.
  1. Красные узлы не могут быть подряд:
  • В красно-черном дереве “красный” узел не может иметь “красного” родителя. Это правило сохраняет дерево сбалансированным.

Балансировка при добавлении и удалении

Когда вы добавляете или удаляете узлы, может нарушиться балансировка дерева. Если правило нарушено, происходит автоматическая “корректировка” (перекраска узлов или вращение).

  1. Перекраска:
  • Если при добавлении или удалении нарушается правило цветности (например, два красных узла подряд), некоторые узлы меняют свой цвет с красного на черный или наоборот.
  1. Вращение:
  • Если дерево начинает наклоняться в одну сторону, выполняется “вращение”, которое меняет местами узлы и сбалансирует дерево. Вращение может быть “левым” или “правым” и обычно выглядит как “подтягивание” поддерева кверху, чтобы сделать дерево более компактным.

Почему это важно?

Все эти правила помогают красно-черному дереву оставаться достаточно сбалансированным, что позволяет ему выполнять операции поиска, вставки и удаления за логарифмическое время (O(log (n)). Это особенно важно при работе с большими наборами данных, где важно избежать “перекосов” дерева, которые могли бы значительно замедлить операции.

Leonid Kleimann

I like Java!