rbtree.rst (14490B)
1.. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0 2.. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst 3 4:Original: Documentation/core-api/rbtree.rst 5 6:翻译: 7 8 唐艺舟 Tang Yizhou <tangyeechou@gmail.com> 9 10========================= 11Linux中的红黑树（rbtree） 12========================= 13 14 15:日期: 2007年1月18日 16:作者: Rob Landley <rob@landley.net> 17 18何为红黑树，它们有什么用？ 19-------------------------- 20 21红黑树是一种自平衡二叉搜索树，被用来存储可排序的键/值数据对。这与基数树（被用来高效 22存储稀疏数组，因此使用长整型下标来插入/访问/删除结点）和哈希表（没有保持排序因而无法 23容易地按序遍历，同时必须调节其大小和哈希函数，然而红黑树可以优雅地伸缩以便存储任意 24数量的键）不同。 25 26红黑树和AVL树类似，但在插入和删除时提供了更快的实时有界的最坏情况性能（分别最多两次 27旋转和三次旋转，来平衡树），查询时间轻微变慢（但时间复杂度仍然是O(log n)）。 28 29引用Linux每周新闻（Linux Weekly News）： 30 31 内核中有多处红黑树的使用案例。最后期限调度器和完全公平排队（CFQ）I/O调度器利用 32 红黑树跟踪请求；数据包CD/DVD驱动程序也是如此。高精度时钟代码使用一颗红黑树组织 33 未完成的定时器请求。ext3文件系统用红黑树跟踪目录项。虚拟内存区域（VMAs）、epoll 34 文件描述符、密码学密钥和在“分层令牌桶”调度器中的网络数据包都由红黑树跟踪。 35 36本文档涵盖了对Linux红黑树实现的使用方法。更多关于红黑树的性质和实现的信息，参见： 37 38 Linux每周新闻关于红黑树的文章 39 https://lwn.net/Articles/184495/ 40 41 维基百科红黑树词条 42 https://en.wikipedia.org/wiki/Red-black_tree 43 44红黑树的Linux实现 45----------------- 46 47Linux的红黑树实现在文件“lib/rbtree.c”中。要使用它，需要“#include <linux/rbtree.h>”。 48 49Linux的红黑树实现对速度进行了优化，因此比传统的实现少一个间接层（有更好的缓存局部性）。 50每个rb_node结构体的实例嵌入在它管理的数据结构中，因此不需要靠指针来分离rb_node和它 51管理的数据结构。用户应该编写他们自己的树搜索和插入函数，来调用已提供的红黑树函数， 52而不是使用一个比较回调函数指针。加锁代码也留给红黑树的用户编写。 53 54创建一颗红黑树 55-------------- 56 57红黑树中的数据结点是包含rb_node结构体成员的结构体:: 58 59 struct mytype { 60 struct rb_node node; 61 char *keystring; 62 }; 63 64当处理一个指向内嵌rb_node结构体的指针时，包住rb_node的结构体可用标准的container_of() 65宏访问。此外，个体成员可直接用rb_entry(node, type, member)访问。 66 67每颗红黑树的根是一个rb_root数据结构，它由以下方式初始化为空: 68 69 struct rb_root mytree = RB_ROOT; 70 71在一颗红黑树中搜索值 72-------------------- 73 74为你的树写一个搜索函数是相当简单的：从树根开始，比较每个值，然后根据需要继续前往左边或 75右边的分支。 76 77示例:: 78 79 struct mytype *my_search(struct rb_root *root, char *string) 80 { 81 struct rb_node *node = root->rb_node; 82 83 while (node) { 84 struct mytype *data = container_of(node, struct mytype, node); 85 int result; 86 87 result = strcmp(string, data->keystring); 88 89 if (result < 0) 90 node = node->rb_left; 91 else if (result > 0) 92 node = node->rb_right; 93 else 94 return data; 95 } 96 return NULL; 97 } 98 99在一颗红黑树中插入数据 100---------------------- 101 102在树中插入数据的步骤包括：首先搜索插入新结点的位置，然后插入结点并对树再平衡 103（"recoloring"）。 104 105插入的搜索和上文的搜索不同，它要找到嫁接新结点的位置。新结点也需要一个指向它的父节点 106的链接，以达到再平衡的目的。 107 108示例:: 109 110 int my_insert(struct rb_root *root, struct mytype *data) 111 { 112 struct rb_node **new = &(root->rb_node), *parent = NULL; 113 114 /* Figure out where to put new node */ 115 while (*new) { 116 struct mytype *this = container_of(*new, struct mytype, node); 117 int result = strcmp(data->keystring, this->keystring); 118 119 parent = *new; 120 if (result < 0) 121 new = &((*new)->rb_left); 122 else if (result > 0) 123 new = &((*new)->rb_right); 124 else 125 return FALSE; 126 } 127 128 /* Add new node and rebalance tree. */ 129 rb_link_node(&data->node, parent, new); 130 rb_insert_color(&data->node, root); 131 132 return TRUE; 133 } 134 135在一颗红黑树中删除或替换已经存在的数据 136-------------------------------------- 137 138若要从树中删除一个已经存在的结点，调用:: 139 140 void rb_erase(struct rb_node *victim, struct rb_root *tree); 141 142示例:: 143 144 struct mytype *data = mysearch(&mytree, "walrus"); 145 146 if (data) { 147 rb_erase(&data->node, &mytree); 148 myfree(data); 149 } 150 151若要用一个新结点替换树中一个已经存在的键值相同的结点，调用:: 152 153 void rb_replace_node(struct rb_node *old, struct rb_node *new, 154 struct rb_root *tree); 155 156通过这种方式替换结点不会对树做重排序：如果新结点的键值和旧结点不同，红黑树可能被 157破坏。 158 159（按排序的顺序）遍历存储在红黑树中的元素 160---------------------------------------- 161 162我们提供了四个函数，用于以排序的方式遍历一颗红黑树的内容。这些函数可以在任意红黑树 163上工作，并且不需要被修改或包装（除非加锁的目的）:: 164 165 struct rb_node *rb_first(struct rb_root *tree); 166 struct rb_node *rb_last(struct rb_root *tree); 167 struct rb_node *rb_next(struct rb_node *node); 168 struct rb_node *rb_prev(struct rb_node *node); 169 170要开始迭代，需要使用一个指向树根的指针调用rb_first()或rb_last()，它将返回一个指向 171树中第一个或最后一个元素所包含的节点结构的指针。要继续的话，可以在当前结点上调用 172rb_next()或rb_prev()来获取下一个或上一个结点。当没有剩余的结点时，将返回NULL。 173 174迭代器函数返回一个指向被嵌入的rb_node结构体的指针，由此，包住rb_node的结构体可用 175标准的container_of()宏访问。此外，个体成员可直接用rb_entry(node, type, member) 176访问。 177 178示例:: 179 180 struct rb_node *node; 181 for (node = rb_first(&mytree); node; node = rb_next(node)) 182 printk("key=%s\n", rb_entry(node, struct mytype, node)->keystring); 183 184带缓存的红黑树 185-------------- 186 187计算最左边（最小的）结点是二叉搜索树的一个相当常见的任务，例如用于遍历，或用户根据 188他们自己的逻辑依赖一个特定的顺序。为此，用户可以使用'struct rb_root_cached'来优化 189时间复杂度为O(logN)的rb_first()的调用，以简单地获取指针，避免了潜在的昂贵的树迭代。 190维护操作的额外运行时间开销可忽略，不过内存占用较大。 191 192和rb_root结构体类似，带缓存的红黑树由以下方式初始化为空:: 193 194 struct rb_root_cached mytree = RB_ROOT_CACHED; 195 196带缓存的红黑树只是一个常规的rb_root，加上一个额外的指针来缓存最左边的节点。这使得 197rb_root_cached可以存在于rb_root存在的任何地方，并且只需增加几个接口来支持带缓存的 198树:: 199 200 struct rb_node *rb_first_cached(struct rb_root_cached *tree); 201 void rb_insert_color_cached(struct rb_node *, struct rb_root_cached *, bool); 202 void rb_erase_cached(struct rb_node *node, struct rb_root_cached *); 203 204操作和删除也有对应的带缓存的树的调用:: 205 206 void rb_insert_augmented_cached(struct rb_node *node, struct rb_root_cached *, 207 bool, struct rb_augment_callbacks *); 208 void rb_erase_augmented_cached(struct rb_node *, struct rb_root_cached *, 209 struct rb_augment_callbacks *); 210 211 212对增强型红黑树的支持 213-------------------- 214 215增强型红黑树是一种在每个结点里存储了“一些”附加数据的红黑树，其中结点N的附加数据 216必须是以N为根的子树中所有结点的内容的函数。它是建立在红黑树基础设施之上的可选特性。 217想要使用这个特性的红黑树用户，插入和删除结点时必须调用增强型接口并提供增强型回调函数。 218 219实现增强型红黑树操作的C文件必须包含<linux/rbtree_augmented.h>而不是<linux/rbtree.h>。 220注意，linux/rbtree_augmented.h暴露了一些红黑树实现的细节而你不应依赖它们，请坚持 221使用文档记录的API，并且不要在头文件中包含<linux/rbtree_augmented.h>，以最小化你的 222用户意外地依赖这些实现细节的可能。 223 224插入时，用户必须更新通往被插入节点的路径上的增强信息，然后像往常一样调用rb_link_node()， 225然后是rb_augment_inserted()而不是平时的rb_insert_color()调用。如果 226rb_augment_inserted()再平衡了红黑树，它将回调至一个用户提供的函数来更新受影响的 227子树上的增强信息。 228 229删除一个结点时，用户必须调用rb_erase_augmented()而不是rb_erase()。 230rb_erase_augmented()回调至一个用户提供的函数来更新受影响的子树上的增强信息。 231 232在两种情况下，回调都是通过rb_augment_callbacks结构体提供的。必须定义3个回调： 233 234- 一个传播回调，它更新一个给定结点和它的祖先们的增强数据，直到一个给定的停止点 235 （如果是NULL，将更新一路更新到树根）。 236 237- 一个复制回调，它将一颗给定子树的增强数据复制到一个新指定的子树树根。 238 239- 一个树旋转回调，它将一颗给定的子树的增强值复制到新指定的子树树根上，并重新计算 240 先前的子树树根的增强值。 241 242rb_erase_augmented()编译后的代码可能会内联传播、复制回调，这将导致函数体积更大， 243因此每个增强型红黑树的用户应该只有一个rb_erase_augmented()的调用点，以限制编译后 244的代码大小。 245 246 247使用示例 248^^^^^^^^ 249 250区间树是增强型红黑树的一个例子。参考Cormen，Leiserson，Rivest和Stein写的 251《算法导论》。区间树的更多细节： 252 253经典的红黑树只有一个键，它不能直接用来存储像[lo:hi]这样的区间范围，也不能快速查找 254与新的lo:hi重叠的部分，或者查找是否有与新的lo:hi完全匹配的部分。 255 256然而，红黑树可以被增强，以一种结构化的方式来存储这种区间范围，从而使高效的查找和 257精确匹配成为可能。 258 259这个存储在每个节点中的“额外信息”是其所有后代结点中的最大hi（max_hi）值。这个信息 260可以保持在每个结点上，只需查看一下该结点和它的直系子结点们。这将被用于时间复杂度 261为O(log n)的最低匹配查找（所有可能的匹配中最低的起始地址），就像这样:: 262 263 struct interval_tree_node * 264 interval_tree_first_match(struct rb_root *root, 265 unsigned long start, unsigned long last) 266 { 267 struct interval_tree_node *node; 268 269 if (!root->rb_node) 270 return NULL; 271 node = rb_entry(root->rb_node, struct interval_tree_node, rb); 272 273 while (true) { 274 if (node->rb.rb_left) { 275 struct interval_tree_node *left = 276 rb_entry(node->rb.rb_left, 277 struct interval_tree_node, rb); 278 if (left->__subtree_last >= start) { 279 /* 280 * Some nodes in left subtree satisfy Cond2. 281 * Iterate to find the leftmost such node N. 282 * If it also satisfies Cond1, that's the match 283 * we are looking for. Otherwise, there is no 284 * matching interval as nodes to the right of N 285 * can't satisfy Cond1 either. 286 */ 287 node = left; 288 continue; 289 } 290 } 291 if (node->start <= last) { /* Cond1 */ 292 if (node->last >= start) /* Cond2 */ 293 return node; /* node is leftmost match */ 294 if (node->rb.rb_right) { 295 node = rb_entry(node->rb.rb_right, 296 struct interval_tree_node, rb); 297 if (node->__subtree_last >= start) 298 continue; 299 } 300 } 301 return NULL; /* No match */ 302 } 303 } 304 305插入/删除是通过以下增强型回调来定义的:: 306 307 static inline unsigned long 308 compute_subtree_last(struct interval_tree_node *node) 309 { 310 unsigned long max = node->last, subtree_last; 311 if (node->rb.rb_left) { 312 subtree_last = rb_entry(node->rb.rb_left, 313 struct interval_tree_node, rb)->__subtree_last; 314 if (max < subtree_last) 315 max = subtree_last; 316 } 317 if (node->rb.rb_right) { 318 subtree_last = rb_entry(node->rb.rb_right, 319 struct interval_tree_node, rb)->__subtree_last; 320 if (max < subtree_last) 321 max = subtree_last; 322 } 323 return max; 324 } 325 326 static void augment_propagate(struct rb_node *rb, struct rb_node *stop) 327 { 328 while (rb != stop) { 329 struct interval_tree_node *node = 330 rb_entry(rb, struct interval_tree_node, rb); 331 unsigned long subtree_last = compute_subtree_last(node); 332 if (node->__subtree_last == subtree_last) 333 break; 334 node->__subtree_last = subtree_last; 335 rb = rb_parent(&node->rb); 336 } 337 } 338 339 static void augment_copy(struct rb_node *rb_old, struct rb_node *rb_new) 340 { 341 struct interval_tree_node *old = 342 rb_entry(rb_old, struct interval_tree_node, rb); 343 struct interval_tree_node *new = 344 rb_entry(rb_new, struct interval_tree_node, rb); 345 346 new->__subtree_last = old->__subtree_last; 347 } 348 349 static void augment_rotate(struct rb_node *rb_old, struct rb_node *rb_new) 350 { 351 struct interval_tree_node *old = 352 rb_entry(rb_old, struct interval_tree_node, rb); 353 struct interval_tree_node *new = 354 rb_entry(rb_new, struct interval_tree_node, rb); 355 356 new->__subtree_last = old->__subtree_last; 357 old->__subtree_last = compute_subtree_last(old); 358 } 359 360 static const struct rb_augment_callbacks augment_callbacks = { 361 augment_propagate, augment_copy, augment_rotate 362 }; 363 364 void interval_tree_insert(struct interval_tree_node *node, 365 struct rb_root *root) 366 { 367 struct rb_node **link = &root->rb_node, *rb_parent = NULL; 368 unsigned long start = node->start, last = node->last; 369 struct interval_tree_node *parent; 370 371 while (*link) { 372 rb_parent = *link; 373 parent = rb_entry(rb_parent, struct interval_tree_node, rb); 374 if (parent->__subtree_last < last) 375 parent->__subtree_last = last; 376 if (start < parent->start) 377 link = &parent->rb.rb_left; 378 else 379 link = &parent->rb.rb_right; 380 } 381 382 node->__subtree_last = last; 383 rb_link_node(&node->rb, rb_parent, link); 384 rb_insert_augmented(&node->rb, root, &augment_callbacks); 385 } 386 387 void interval_tree_remove(struct interval_tree_node *node, 388 struct rb_root *root) 389 { 390 rb_erase_augmented(&node->rb, root, &augment_callbacks); 391 }