自平衡二叉查找树（Self-Balancing Binary Search Tree）

• AVL 树
• 红黑树（Red-Black Tree）

自平衡二叉查找树（Self-Balancing Binary Search Tree）

实际上，BST 操作的运行时间与树的高度（Height）是有关系的。一个树的高度指的是从树的根开始所能到达的最长的路径长度。树的高度可被递归性地定义为：

• 如果节点没有子节点，则高度为 0；
• 如果节点只有一个子节点，则高度为该子节点的高度加 1；
• 如果节点有两个子节点，则高度为两个子节点中高度较高的加 1；

计算树的高度要从叶子节点开始，首先将叶子节点的高度置为 0，然后根据上面的规则向上计算父节点的高度。以此类推直到树中所有的节点高度都被标注后，则根节点的高度就是树的高度。

下图显示了几棵已经计算好高度的 BST 树。

如果树中节点的数量为 n，则一棵满足O(log₂n) 渐进运行时间的 BST 树的高度应接近于比 log₂n 小的最大整数。

上图中的三棵 BST 树中，树（b）拥有最好的高度与节点数量的比例。树（b）的高度为 3 ，节点数量为 8，所以 log₂8 = 3，结果正好与树的高度相等。

树（a）的节点数量为 10，而高度为 4，log₂10 = 3.3219，比 3.3219 小的最大整数是 3，所以树（a）最理想的高度应该为 3。我们可以通过移动距离最远的节点到中间的某个非叶子节点，以减少数的高度，以使该树的高度与节点数量的比例达到最优。

树（c）的情况是最差的，它的节点数量是 5，所以log₂5 = 2.3219，则理想高度为 2，但实际上是 4。

实际上我们真正面对的问题是如何保证 BST 的拓扑结构始终保持树高度与节点数量的最佳比例。因为 BST 的拓扑结构与节点的插入顺序息息相关，一种方式是通过数据的乱序来保证。如果在向树中插入节点前就可以得到数据还好说，而如果我们无法掌控数据的来源呢？比如，数据来自用户的输入，或者来自传感器的实时数据等，基本上要保证数据乱序是没希望了。那么，另一种方案就是在不试图让数据源决定数据顺序的情况下，新的节点插入后仍然可以保持 BST 树的平衡（balanced）。这种能够始终维持树平衡状态的数据结构称为自平衡二叉查找树（self-balancing binary search tree）。

一棵平衡树指的是树能够保持其高度与广度能够保持预先定义的比例。不同的数据结构可以定义不同的比例以保持平衡，但所有的比例都趋向于log₂n。那么，一颗自平衡的 BST 也同样呈现出 O(log₂n) 的渐进运行时间。

有许多种不同的自平衡 BST 数据结构，例如 AVL 树、红黑树（Red-Black Tree）、2-3 树、2-3-4 树、伸展树（Splay Tree）、B 树等等。本文中我们将简要介绍其中的两种：AVL 树和红黑树。

AVL 树

在 1962 年，俄罗斯数学家 G. M. Andel’son-Vel-skii 和 E. M. Landis 发明了第一种自平衡二叉查找树，叫做 AVL 树。AVL 树必须维持如下平衡条件，对每个节点 n：

• 节点 n 的左子树的高度与右子树的高度的差至多是 1。

节点的左子树或者右子树的高度可以通过上面描述的步骤来计算。如果节点仅有一个子节点，则无子节点侧的高度为 -1。

下图展示了概念上 AVL 树节点的两侧子树高度需要保持的关系。

下面是一些 BST 树。节点中的数字代表着节点的值，左右两侧的数字代表着左右子树的高度。其中树（a）和树（b）是合法的 AVL 树，而树（c）和树（d）则不合法，因为树中不是所有的节点都满足 AVL 的平衡性质要求。

当创建一棵 AVL 树时，难点在于如何保证 AVL 的平衡性质要求，而不用关注对树的具体操作。也就是说，无论是向树添加节点还是删除节点，最重要的事情就是保持树的平衡。AVL 树通过 “旋转操作（rotations）” 来保持树的平衡。旋转操作可以重塑树的拓扑结构来恢复树的平衡，更重要的是，重塑后的树依然符合二叉查找树的性质要求。

当向一棵 AVL 树中插入一个新的节点时，需要经过两阶段的过程。首先，插入新节点的操作将使用与向 BST 树中插入新节点时使用的相同的查找算法。新的节点将做为一个叶子节点被添加到树中合适的位置，以满足 BST 的性质要求。在添加完节点后，将导致树的结构可能已经违背 AVL 树的性质要求。所以在第二个阶段中，将遍历访问路径，来检查每个节点左右子树高度。如果存在某节点的左右子树的高度差大于 1 时，则需要使用旋转操作来处理。

下图阐述了对节点 3 进行旋转操作的步骤。在阶段一插入新节点 2 后，在节点 5 处的 AVL 树的平衡性质已经被破坏，因为节点 5 的左右子树的差为 2，大于 AVL 树要求的 1。为了解决这个问题，需要在节点 5 的左子树的根节点，也就是节点 3 处做旋转操作。这个旋转操作不仅恢复了 AVL 树的平衡要求，而且也保持了 BST 的性质要求。

有时除了像上图中描述的简单的旋转操作之外，可能还需要进行多次旋转操作。对于成组的旋转操作的深入讨论已经超出了本篇文章的范畴，这里就不再赘述了。最重要的就是要意识到插入操作和删除操作都会破坏 AVL 树的平衡，而旋转操作就是解决这些问题的法宝。

通过确保所有节点的左右子树的差小于等于 1，AVL 树保证了插入、删除和查找操作将始终保持 O(log₂n) 的渐进运行时间，而与插入或删除节点的顺序无关。

红黑树（Red-Black Tree）

在 1972 年，慕尼黑理工大学（Technical University of Munich）的计算机科学家 Rudolf Bayer 创造了红黑树（Red-Black Tree）数据结构。除了包含数据和左右孩子节点之外，红黑树的节点还包含了一项特别的信息 — 颜色。这个颜色只包含两种颜色，即红色和黑色。并且，红黑树还添加了一种特殊类型的节点，称为 NIL 节点。NIL 节点将做为红黑树的伪叶子节点出现。也就是说，所有带有关键数据的节点称为内节点，而所有其他的外节点则均指向 NIL 节点。这个概念可能理解起来有些费劲，希望下面这张图有所帮助。

红黑树（R-B Tree）需要满足如下性质：

1. 节点的颜色只能是红色或者黑色；
2. 根节点是黑色的；（根性质）
3. NIL 节点的颜色是黑色；
4. 如果节点的颜色是红色，则其子节点均为黑色；（红性质）
5. 从任一节点到其后代任一叶子节点的路径上的黑色节点的数量相同；（黑性质）

前面几条性质都很好解释，只有最后一条最难理解。简单的说，从树中任意一个节点开始，从该节点到其后代的任意一个 NIL 节点的路径上的黑色节点的数量必须相同。比如上图中，以根节点为例，从节点 41 到任意一个 NIL 节点的路径上，黑色节点的数量都是相同的，也就是 3 个。如从节点 41 到左下角的 NIL 节点的路径上，黑色节点包括 41, 2, NIL，所以黑色节点数量是 3 个。

类似于 AVL 树，红黑树也是一种自平衡二叉查找树。AVL 树的平衡性质是通过限制节点的左右子树的高度来达成，而红黑树则是通过更形象化的方式来保证树的平衡。如果一棵树满足红黑树的性质，其节点的总数量为 n，则它的高度将始终小于 2 * log₂(n+1) 。鉴于这个原因，致使红黑树保证了对树的所有操作都能在 O(log₂n) 渐进运行时间范围内。

同样是和 AVL 树一样，当对红黑树进行节点的插入和删除时，最终要的就是使其仍然符合红黑树的性质。AVL 树通过使用旋转操作（rotations）来恢复树的平衡。而红黑树则是通过重新着色（recoloring）和旋转两种操作共同来完成。这不仅需要判断节点的父节点的颜色，还需要对比叔父节点的颜色，使得红黑树的恢复过程变得更加复杂。

向红黑树中插入新的节点时，需要考虑很多种情况。假设已存在红黑树 T，即将被插入的新节点为 K。

首先一种特殊情况就是如果树 T 为空，则可直接将节点 K 设置为根节点，并且将颜色标为黑色，这样即可满足 R-B 树的所有要求。

如果树 T 不为空，则需要遵循如下步骤：

1. 使用 BST 插入算法将节点 K 插入到树 T 中；
2. 将节点 K 着色为红色；
3. 如果需要，则重塑 R-B 树的性质；

我们知道 BST 树总是将新节点添加为叶子节点，所以将节点 K 插入到树 T 中不会破坏根性质。而添加一个红色的叶子节点也不会影响树 T 的黑性质。实际上，添加一个红色的叶子节点仅有可能影响树 T 的红性质，所以我们仅需检查树的红性质，如果红性质被违背，则需要重塑树结构以重新满足红黑树性质。

我们将节点 K 的父节点称为节点 P（parent node），将节点 P 的父节点称为节点 G（grandparent node），将节点 P 的兄弟节点称为节点 S（sibling node）。

当向非空树 T 中插入节点 K 时，将直接受到父节点 P 的颜色的影响，可能会遇到如下多种情况。

情况1：节点 P 是黑色。

如果 P 为黑色，而节点 K 为红色，所以实际上不会违背红性质，则树 T 已经满足所有红黑树性质条件。

情况2：节点 P 是红色。

如果节点 P 为红色，那么 P 现在有了新的子节点 K，并且 K 也为红色，所以已经违背了红性质。为了处理这种两个红节点的情况，我们需要考虑节点 G 的其他子节点，也就是节点 P 的兄弟节点 S。此时，会有两种情况发生：

情况 2a：节点 S 是黑色或者为空。

如果节点 S 是黑色或者为空，则需要对节点 K、P、G 进行旋转。根据 K、P、G 顺序的不同，旋转操作可能存在四种可能性。

前两种可能性为当 P 为 G 的左子节点时。

如果 S 为空，则上图中直接将 S 删除即可。

另两种可能性为当 P 为 G 的右子节点时，正好与上面图中的过程相反。

旋转操作过程结束后，双红节点情况已经被合理的解决了。

情况 2b：节点 S 是红色。

如果 P 的兄弟节点 S 是红色，则需要对 P、S、G 进行重新着色：将 P 和 S 着色为黑色，将 G 着色为红色。

重新着色操作不会影响树 T 的黑性质，因为当 P、G 的颜色更改时，所有路径上的黑色节点数量并没有改变。但是，重新着色可能会使 G 和 G 的父节点产生双红情况。这种情况下，则需要从 G 和 G 的父节点开始继续遵循处理 K 和 K 的父节点的方式递归式地解决双红问题。

对于红黑树深入的讨论不在本文的范畴，这里不再赘述。

参考资料

• An Extensive Examination of Data Structures Using C# 2.0
• 考察数据结构 – 第三部分：二叉树和BSTs[译]
• Red–black tree
• Red/Black Tree Algorithm Visualization
• Left-Leaning Red-Black Trees
• Red-Black Trees
• Introduction to Algorithms ： LECTURE 10 Balanced Search Trees 
• 教你透彻了解红黑树

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