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左倾红黑树

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左傾紅黑樹
类型tree
发明时间2008年
发明者羅伯特·塞奇威克
大O符号表示的时间复杂度
算法 平均 最差
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大O符号表示的空间复杂度
空间

左傾紅黑樹(英語:Left-leaning red–black tree,縮寫:LLRB)是一種類型的自平衡二元搜尋樹。它是紅黑樹的變體,並保證對操作相同漸近的複雜性,但被設計成更容易實現。[1]

左傾紅黑樹(LLRB) 是 Robert Sedgewick 在 〈Left-Leaning Red-Black Trees〉(2008) 一文中提出,其核心理念是強制所有紅邊只能出現在左邊,透過這個限制,把原本需要處理的對稱情況「砍掉一半」,以此簡化紅黑樹的實作複雜度,但仍保有與 2–3 樹等價的平衡性

特性

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左傾紅黑樹(Left-Leaning Red-Black Tree, LLRB)滿足紅黑樹的所有性質:

  • 每個節點不是紅色就是黑色。
  • NIL 節點(空節點)視為黑色。
  • 紅色節點不能有紅色子節點(即不能連續紅)。
  • 從任一節點到其所有後代 NIL 節點的所有路徑,都經過相同數量的黑色節點。
  • 根節點依慣例視為黑色。

此外,左傾性質(left-leaning property)還規定:

  • 如果一個節點只有一個紅色子節點,這個紅色子節點必須是左子節點。

左傾性質的好處是:能減少實作搜尋樹操作時需要考慮的情況數量,讓實作更簡單。

與 2-3 樹和 2-3-4 樹的關係

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LLRB(左傾紅黑樹)與 2–3–4 樹是同構的(isomorphic)。 與傳統紅黑樹不同的是,LLRB 強制 所有 3-node 都向左傾,因此 LLRB 與 2–3–4 樹之間存在一對一的對應關係。 這表示:每一棵 LLRB 樹,都唯一對應到一棵 2–3–4 樹,反之亦然。

如果再額外加上一條限制:任一節點不得同時有兩個紅色子節點,那麼 LLRB 樹就會變得與 2–3 樹同構,因為這個限制會禁止 4-node 的存在。

分析

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所有已提出的紅黑樹演算法,其特點都是: 在含有 N 個鍵的樹中,最壞情況的搜尋時間會被限制在某個小常數倍的 log N。 而實際觀察到的效能表現,通常也比這個最壞界限快上相同的倍數,接近一棵完全平衡樹(perfectly balanced tree)中 log N 的理論最佳節點訪問數。

論文

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實現

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作者 時間 語言 變體 附註 連結
罗伯特·塞奇威克, rkapsi 2008 Java From this Sedgewick paper页面存档备份,存于互联网档案馆 Left-leaning Red–Black Tree (LLRB)[永久失效連結] -- this code has errors, see github comments
David Anson 2009年6月2日 C# Maintaining balance: A versatile red-black tree implementation for .NET页面存档备份,存于互联网档案馆
kazu-yamamoto 2011 Haskell llrbtree页面存档备份,存于互联网档案馆) (Data.Set.LLRBTree)
gradbot 2010 F# f-sharp-llrbt Archive.today存檔,存档日期2012-12-17
Lee Stanza 2010 C Includes discussion Balanced Trees, Part 4: Left Leaning Red–Black Trees页面存档备份,存于互联网档案馆
Jason Evans 2010 C 2-3 rb.h
Nicola Bortignon 2010年12月8日 ActionScript 3 AS3 implementation and discussion
william at 25thandClement.com 2011 C 2-3 variant using iteration with parent pointers llrb.h: Left-leaning Red–Black Tree页面存档备份,存于互联网档案馆
Maciej Piechotka 2009 Vala Gee.TreeMap页面存档备份,存于互联网档案馆
Petar Maymounkov 2010 Go GoLLRB页面存档备份,存于互联网档案馆
Sebastien Chapuis 2015 C C - Left-leaning rbtree implementation

其他

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  1. ^ Sedgewick, Robert. Left-Leaning Red–Black Trees (PDF). Department of Computer Science, Princeton University. 2008.