더 이상 고민할 필요 없이 코드를 다시 작성해 보겠습니다. 이번에는 영어로 작성된 댓글을 영어 리뷰로 사용하겠습니다.
rbtree.h:
/* * Copyright (C) Bipedal Bit * Verson 1.0.0.1 */ #ifndef _RBTREE_H_INCLUDED_ #define _RBTREE_H_INCLUDED_ /* the node structure of the red-black tree */ typedef struct rbtree_node_s rbtree_node_t; /* Using type int means its range is -0x7fffffff-1~0x7fffffff. */ typedef int rbtree_key_t; /* Abstract type is complicated to achieve with C so I use char* instead. */ typedef char* rbtree_data_t; struct rbtree_node_s { /* key of the node */ rbtree_key_t key; /* pointer of the parent of the node */ rbtree_node_t* parent; /* pointer of the left kid of the node */ rbtree_node_t* left; /* pointer of the right kid of the node */ rbtree_node_t* right; /* color of the node */ unsigned char color; /* pointer of the value of the node corresponding to the key */ rbtree_data_t value; }; /* the tree object stucture of the red-black tree */ typedef struct rbtree_s rbtree_t; /* foundational insert function pointer*/ typedef void (*rbtree_insert_p) (rbtree_t* root, rbtree_node_t* node); struct rbtree_s { /* the pointer of the root node of the tree */ rbtree_node_t* root; /* black leaf nodes as sentinel */ rbtree_node_t* sentinel; /* the polymorphic insert function pointer */ rbtree_insert_p insert; }; /* macros */ #define rbtree_init(tree, s, i) \ rbtree_sentinel_init(s); \ (tree)->root = s; \ (tree)->sentinel = s; \ (tree)->insert = i #define rbtree_red(node) ((node)->color = 1) #define rbtree_black(node) ((node)->color = 0) #define rbtree_is_red(node) ((node)->color) #define rbtree_is_black(node) (!rbtree_is_red(node)) /* copy n2's color to n1 */ #define rbtree_copy_color(n1, n2) (n1->color = n2->color) /* sentinel must be black cuz it's leaf node */ #define rbtree_sentinel_init(node) rbtree_black(node) /* statements of public methods */ void rbtree_insert_value(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node); void rbtree_insert(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node); void rbtree_delete(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node); rbtree_node_t* rbtree_find(rbtree_t* tree, rbtree_key_t key); #endif /* _RBTREE_H_INCLUDED_ */
nginx 소스 코드를 읽어보신 분들은 제 헤더 파일이 ngx_rbree.h에 비해 크게 변하지 않았음을 아실 겁니다. 매우 비슷합니다. .
키 rbtree.c:
/* * Copyright (C) Bipedal Bit * Verson 1.0.0.1 */ #include <stddef.h> #include "rbtree.h" /* inline methods */ /* get the node with the minimum key in a subtree of the red-black tree */ static inline rbtree_node_t* rbtree_subtree_min(rbtree_node_t* node, rbtree_node_t* sentinel) { while(node->left != sentinel) { node = node->left; } return node; } /* replace the node "node" in the tree with node "tmp" */ static inline void rbtree_replace(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node, rbtree_node_t* tmp) { /* upward: p[node] parent = node->parent; if (node == tree->root) { tree->root = tmp; } else if (node == node->parent->left) { /* downward: left[p[node]] parent->left = tmp; } else { /* downward: right[p[node]] parent->right = tmp; } node->parent = tmp; } /* change the topologic structure of the tree keeping the order of the nodes */ static inline void rbtree_left_rotate(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node) { /* node as the var x in CLRS while tmp as the var y */ rbtree_node_t* tmp = node->right; /* replace y with left[y] */ /* downward: right[x] right = tmp->left; /* if left[[y] is not NIL it has a parent */ if (tmp->left != tree->sentinel) { /* upward: p[left[y]] left->parent = node; } /* replace x with y */ rbtree_replace(tree, node, tmp); tmp->left = node; } static inline void rbtree_right_rotate(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node) { rbtree_node_t* tmp = node->left; /* replace y with right[y] */ node->left = tmp->right; if (tmp->right != tree->sentinel) { tmp->right->parent = node; } /* replace x with y */ rbtree_replace(tree, node, tmp); tmp->right = node; } /* static methods */ /* fix the red-black tree after the new node inserted */ static void rbtree_insert_fixup(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node) { while(rbtree_is_red(node->parent)) { if (node->parent == node->parent->parent->left) { /* case 1: node's uncle is red */ if (rbtree_is_red(node->parent->parent->right)) { rbtree_black(node->parent); rbtree_black(node->parent->parent->right); rbtree_red(node->parent->parent); node = node->parent->parent; /* Then we can consider the whole subtree */ /* which is represented by the new "node" as the "node" before */ /* and keep looping till "node" become the root. */ } /* case 2: node's uncle is black */ else { /* ensure node is the left kid of its parent */ if (node == node->parent->right) { node = node->parent; rbtree_left_rotate(tree, node); } /* case 2 -> case 1 */ rbtree_black(node->parent); rbtree_red(node->parent->parent); rbtree_right_rotate(tree, node->parent->parent); } } /* same as the "if" clause before with "left" and "right" exchanged */ else { if (rbtree_is_red(node->parent->parent->left)) { rbtree_black(node->parent); rbtree_black(node->parent->parent->left); rbtree_red(node->parent->parent); node = node->parent->parent; } else { if (node == node->parent->left) { node = node->parent; rbtree_right_rotate(tree, node); } rbtree_black(node->parent); rbtree_red(node->parent->parent); rbtree_left_rotate(tree, node->parent->parent); } } } /* ensure the root node being black */ rbtree_black(tree->root); } static void rbtree_delete_fixup(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node) { rbtree_node_t* brother = NULL; while(node != tree->root && rbtree_is_black(node)) { if (node == node->parent->left) { brother = node->parent->right; if (rbtree_is_red(brother)) { rbtree_black(brother); rbtree_red(node->parent); rbtree_left_rotate(tree, node->parent); /* update brother after topologic change of the tree */ brother = node->parent->right; } if (rbtree_is_black(brother->left) && rbtree_is_black(brother->right)) { rbtree_red(brother); /* go upward and keep on fixing color */ node = node->parent; } else { if (rbtree_is_black(brother->right)) { rbtree_black(brother->left); rbtree_red(brother); rbtree_right_rotate(tree, brother); /* update brother after topologic change of the tree */ brother = node->parent->right; } rbtree_copy_color(brother, node->parent); rbtree_black(node->parent); rbtree_black(brother->right); rbtree_left_rotate(tree, node->parent); /* end the loop and ensure root is black */ node = tree->root; } } /* same as the "if" clause before with "left" and "right" exchanged */ else { brother = node->parent->left; if (rbtree_is_red(brother)) { rbtree_black(brother); rbtree_red(node->parent); rbtree_left_rotate(tree, node->parent); brother = node->parent->left; } if (rbtree_is_black(brother->left) && rbtree_is_black(brother->right)) { rbtree_red(brother); node = node->parent; } else { if (rbtree_is_black(brother->left)) { rbtree_black(brother->right); rbtree_red(brother); rbtree_right_rotate(tree, brother); brother = node->parent->left; } rbtree_copy_color(brother, node->parent); rbtree_black(node->parent); rbtree_black(brother->left); rbtree_left_rotate(tree, node->parent); node = tree->root; } } } rbtree_black(node); } /* public methods */ void rbtree_insert_value(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node) { /* Using ** to know wether the new node will be a left kid */ /* or a right kid of its parent node. */ rbtree_node_t** tmp = &tree->root; rbtree_node_t* parent; while(*tmp != tree->sentinel) { parent = *tmp; tmp = (node->key key) ? &parent->left : &parent->right; } /* The pointer knows wether the node should be on the left side */ /* or on the right one. */ *tmp = node; node->parent = parent; node->left = tree->sentinel; node->right = tree->sentinel; rbtree_red(node); } void rbtree_insert(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node) { rbtree_node_t* sentinel = tree->sentinel; /* if the tree is empty */ if (tree->root == sentinel) { tree->root = node; node->parent = sentinel; node->left = sentinel; node->right = sentinel; rbtree_black(node); return; } /* generally */ tree->insert(tree, node); rbtree_insert_fixup(tree, node); } void rbtree_delete(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node) { rbtree_node_t* sentinel = tree->sentinel; /* wether "node" is on the left side or the right one */ rbtree_node_t** ptr_to_node = NULL; /* "cover" is the node which is going to cover "node" */ rbtree_node_t* cover = NULL; /* wether we lossing a red node on the edge of the tree */ int loss_red = rbtree_is_red(node); int is_root = (node == tree->root); /* get "cover" & "loss_red" */ /* sentinel in "node"'s kids */ if (node->left == sentinel) { cover = node->right; } else if (node->right == sentinel) { cover = node->left; } /* "node"'s kids are both non-sentinel */ else { /* update "node" & "loss_red" & "is_root" & "cover" */ cover = rbtree_subtree_min(node->right, sentinel); node->key = cover->key; node->value = cover->value; node = cover; loss_red = rbtree_is_red(node); is_root = 0; /* move "cover"'s kids */ /* "cover" can only be a left kid */ /* and can only have a right non-sentinel kid */ /* because of function "rbtree_subtree_min" */ cover = node->right; } if (is_root) { /* update root */ tree->root = cover; } else { /* downward link */ if (node == node->parent->left) { node->parent->left = cover; } else { node->parent->right = cover; } } /* upward link */ cover->parent = node->parent; /* "cover" may be a sentinel */ if (cover != sentinel) { /* set "cover" */ cover->left = node->left; cover->right = node->right; rbtree_copy_color(cover, node); } /* clear "node" since it's useless */ node->key = -1; node->parent = NULL; node->left = NULL; node->right = NULL; node->value = NULL; if (loss_red) { return; } /* When lossing a black node on edge */ /* the fifth rule of red-black tree will be broke. */ /* So the tree need to be fixed. */ rbtree_delete_fixup(tree, cover); } /* find the node in the tree corresponding to the given key value */ rbtree_node_t* rbtree_find(rbtree_t* tree, rbtree_key_t key) { rbtree_node_t* tmp = tree->root; int step_cnt = 0; /* search the binary tree */ while(tmp != tree->sentinel) { /* next line is just fot test */ // step_cnt++; if(key == tmp->key) { /* next line is just for test */ // printf("step count: %d, color: %s, ", step_cnt, rbtree_is_red(tmp) ? "red" : "black"); return tmp; } tmp = (key key) ? tmp->left : tmp->right; } return NULL; } </stddef.h>
nginx 소스 코드에서 100줄 이상의 긴 함수 본문도 너무 많은 함수를 피하기 위한 최적화라는 것을 알고 있지만 시간과 공간의 오버헤드를 증가시키는 호출에도 불구하고 나는 여전히 모든 기능을 100줄 미만으로 분류하고 나눕니다. 가독성을 높이는 것이 한 가지이지만 약간 강박적일 수도 있습니다. 이후에는 max, min, mid 등 여러 통계 방법이 확장되고 순회 방법도 확장됩니다.
다음은 호출 테스트 test.c입니다.
#include <stdio.h> #include "rbtree.h" int main(int argc, char const *argv[]) { rbtree_t t = {}; rbtree_node_t s = {}; rbtree_init(&t, &s, rbtree_insert_value); const int cnt = 10; const int max_len = 15; #define TEST_VALUES {"apple", "banana", "cherry", "grape", "lemon", "mango", "pear", "pineapple", "strawberry", "watermelon"} /* for gcc */ char* v[] = TEST_VALUES; /* for g++ */ // char v[][max_len] = TEST_VALUES; rbtree_node_t n[cnt]; int i; for (i = 0; i value : "?"); } rbtree_delete(&t, &n[5]); printf("\nafter delete 6->mango:\n\n"); for (i = 1; i value : "?"); } return 0; } </stdio.h>
rbtree_find 메소드에서 테스트 줄 주석을 잠금 해제하고 원활하게 실행합니다.
key: 1 step count: 3, color: black, value: apple key: 2 step count: 2, color: black, value: banana key: 3 step count: 3, color: black, value: cherry key: 4 step count: 1, color: black, value: grape key: 5 step count: 3, color: black, value: lemon key: 6 step count: 2, color: black, value: mango key: 7 step count: 4, color: black, value: pear key: 8 step count: 3, color: red, value: pineapple key: 9 step count: 4, color: black, value: strawberry key: 10 step count: 5, color: red, value: watermelon after delete 6->mango: key: 1 step count: 3, color: black, value: apple key: 2 step count: 2, color: black, value: banana key: 3 step count: 3, color: black, value: cherry key: 4 step count: 1, color: black, value: grape key: 5 step count: 3, color: black, value: lemon key: 6 value: ? key: 7 step count: 2, color: black, value: pear key: 8 step count: 4, color: black, value: pineapple key: 9 step count: 3, color: red, value: strawberry key: 10 step count: 4, color: black, value: watermelon아래는 6->망고 삭제 전 레드-블랙 트리와 삭제 후 레드-블랙 트리의 개략도입니다.
아래에서 해보겠습니다. 많은 양의 데이터를 사용한 스트레스 테스트입니다. rbtree_find 메서드에서 테스트 줄을 주석으로 처리하지 않으면 결과가 무서울 수 있습니다.
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include "rbtree.h" int main(int argc, char const *argv[]) { double duration; double room; rbtree_t t = {}; rbtree_node_t s = {}; rbtree_init(&t, &s, rbtree_insert_value); const int cnt = 1<br> 결과를 살펴보겠습니다. <p></p> <pre name="code">Inserting 1048576 nodes costs 48.00MB and spends 0.425416 seconds. Searching 1024 nodes among 1048576 spends 0.001140 seconds. Hash 1024 times spends 0.000334 seconds. Deleting 1024 nodes among 1048576 spends 0.000783 seconds.삭제는 검색보다 빠르며, 해시 검색보다 두 배 조금 더 시간이 걸립니다. 수백만 개의 삽입도 0.5초도 채 걸리지 않습니다. , 나는 매우 만족합니다.
통계 및 순회 방법을 작성해 보겠습니다.
저작권 안내: 이 글은 해당 블로거의 원본 글이므로 블로거의 허락 없이 복제할 수 없습니다.
위 내용은 nginx 데이터 구조 2 - 관련 내용을 포함하여 직접 레드-블랙 트리를 다시 작성하는 방법을 소개합니다. PHP 튜토리얼에 관심이 있는 친구들에게 도움이 되기를 바랍니다.

여전히 인기있는 것은 사용 편의성, 유연성 및 강력한 생태계입니다. 1) 사용 편의성과 간단한 구문은 초보자에게 첫 번째 선택입니다. 2) 웹 개발, HTTP 요청 및 데이터베이스와의 우수한 상호 작용과 밀접하게 통합되었습니다. 3) 거대한 생태계는 풍부한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 4) 활성 커뮤니티와 오픈 소스 자연은 새로운 요구와 기술 동향에 맞게 조정됩니다.

PHP와 Python은 웹 개발, 데이터 처리 및 자동화 작업에 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. 1.PHP는 종종 동적 웹 사이트 및 컨텐츠 관리 시스템을 구축하는 데 사용되며 Python은 종종 웹 프레임 워크 및 데이터 과학을 구축하는 데 사용됩니다. 2.PHP는 Echo를 사용하여 콘텐츠를 출력하고 Python은 인쇄를 사용합니다. 3. 객체 지향 프로그래밍을 지원하지만 구문과 키워드는 다릅니다. 4. PHP는 약한 유형 변환을 지원하는 반면, 파이썬은 더 엄격합니다. 5. PHP 성능 최적화에는 Opcache 및 비동기 프로그래밍 사용이 포함되며 Python은 Cprofile 및 비동기 프로그래밍을 사용합니다.

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

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PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.


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