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f934e38cd9
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@ -0,0 +1,83 @@
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# 基于cortex-m4-emulator实现红黑树并测试验证
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## 1. 简介
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红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡的二叉查找树(Binary Search Tree),它在插入和删除操作时会自动保持树的平衡,以确保树的高度保持在可接受的范围内,从而保证了基本的查找、插入和删除操作的高效性。
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以下是红黑树的一些重要特性和规则:
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节点颜色:每个节点都有一个颜色,可以是红色或黑色。
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根节点:根节点是黑色的。
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叶子节点:叶子节点是黑色的,通常用一个特殊的哨兵节点(NIL 节点)表示。
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相邻节点:不能有两个相邻的红色节点,也就是说,红色节点不能连续出现在一条路径上。
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黑高度:从根节点到任何叶子节点的路径上,黑色节点的数量必须相同,这个数量称为黑高度。
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基于这些规则,红黑树具有以下特性:
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任何路径上不会有超过两倍的黑高度差异。
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插入和删除操作时,根据节点的颜色进行旋转和重新着色,以保持这些特性。
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红黑树的平衡性质保证了树的高度始终在对数级别,因此查找、插入和删除的时间复杂度都是 O(log n),其中 n 是树中节点的数量。这使得红黑树成为一种高效的数据结构,常用于实现像 C++ STL 中的 std::map 或 std::set 等数据结构。
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本次提交结果为红黑树数据结构的基本实现。其中test_rbtree.h中定义了红黑树的数据结构和声明插入、删除、查找相关操作函数;test_rbtree.c中为操作函数的定义,并提供了测试函数TestRBTree用于验证红黑树的正确性。
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## 2. 数据结构设计说明
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**RBNodeType 结构体**
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用来存储一个红黑树结点的相关信息
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- key:节点的键值
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- left_child:指向左子节点的指针
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- right_child:指向右子节点的指针
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- parent:指向父节点的指针
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- is_red:表示节点的颜色,true表示红色,false表示黑色
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**RBTreeType 结构体**
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用来存储一个红黑树的相关信息
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- root:指向红黑树的根节点的指针
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- leaf:红黑树的叶节点,由于叶节点并不需要存储数据,故每棵树只分配一个叶节点
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**RBTreeTraversal 函数**
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该函数用于遍历红黑树并打印节点的键值。采用中序遍历的方式,递归地遍历左子树、当前节点和右子树。
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**RBTreeLeftRotate 函数**
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该函数实现红黑树的左旋转操作。接受一个当前节点指针作为参数,并按照左旋转的规则调整节点和子树的位置。
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**RBTreeRightRotate 函数**
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该函数实现红黑树的右旋转操作。接受一个当前节点指针作为参数,并按照右旋转的规则调整节点和子树的位置。
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**InsertFixup 函数**
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该函数用于插入节点后修复红黑树的平衡性。接受一个当前节点指针作为参数,并根据红黑树的性质进行旋转和着色操作,以恢复平衡。
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**RBTreeInsert 函数**
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该函数用于向红黑树中插入一个新节点。接受一个新节点指针作为参数,并根据新节点的键值插入到适当的位置,然后调用 InsertFixup 进行修复。
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**DeleteFixup 函数**
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该函数用于删除节点后修复红黑树的平衡性。接受一个当前节点指针作为参数,并根据红黑树的性质进行旋转和着色操作,以恢复平衡。
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**RBTreeDelete 函数**
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该函数用于从红黑树中删除指定节点。接受一个目标节点指针作为参数,并根据不同的情况进行节点的替换和删除操作,然后调用 DeleteFixup 进行修复。
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**FindSuccessor 函数**
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该函数用于查找给定节点的后继节点。接受一个当前节点指针作为参数,并在红黑树中找到当前节点的后继节点。
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**RBTreeSearch 函数**
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该函数用于在红黑树中查找指定键值的节点。接受一个键值作为参数,并在红黑树中进行查找,返回找到的节点指针。
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## 3. 测试程序说明
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TestRBTree用于验证红黑树的基本功能和正确性,下面是该程序的使用步骤和说明:
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- 函数中定义一个默认关键字数组,其中包含了20个整数关键字,运行时自动遍历数组构建红黑树,构建完成后中序遍历输出结果,可以根据输出结果验证红黑树的节点顺序以及颜色是否符合预期。
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- 然后可以输入关键字,在红黑树中进行搜索,并输出找到节点的父节点、左子节点和右子节点的关键字,随后删除该节点,并中序遍历当前树.
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- 在每次删除操作后,可以继续输入键值进行查找和删除,以及中序遍历当前树,输入-1或者树空时结束查找,退出程序
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## 4. 运行结果(##需结合运行测试截图按步骤说明##)
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根据默认关键字数组构建红黑树
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根据输入的键值查找结点,输出相关信息并删除,展示删除后的红黑树
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输入-1或者树空时结束查找,退出程序
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