RedBlackTree

Selbstbalancierende binäre Suchbaumimplementierung, die Balance durch Rot-Schwarz-Färbungsregeln aufrechterhält und O(log n) Leistung für Einfüge-, Lösch- und Suchoperationen gewährleistet.

Installation

npm

npm install @msnkr/data-structures

pnpm

pnpm install @msnkr/data-structures

yarn

yarn add @msnkr/data-structures

Deno (JSR)

import { RedBlackTree } from 'jsr:@mskr/data-structures';

Browser (CDN)

<script type="module">
  import { RedBlackTree } from 'https://esm.sh/jsr/@mskr/data-structures';
</script>

Verwendung

import { RedBlackTree } from '@msnkr/data-structures';

const tree = new RedBlackTree<number>();

API-Referenz

Eigenschaften

• size: number - Anzahl der Elemente im Baum
• isEmpty(): boolean - Ob der Baum leer ist

Methoden

Baumoperationen

// Element einfügen - O(log n)
tree.insert(value);

// Element entfernen - O(log n)
const removed = tree.remove(value);

// Prüfen ob Element existiert - O(log n)
const exists = tree.contains(value);

Selbstbalancierung

Rot-Schwarz-Bäume balancieren sich automatisch nach Einfügungen und Löschungen neu und garantieren O(log n) Leistung auch im schlimmsten Fall.

Min/Max-Operationen

// Minimales Element abrufen - O(log n)
const min = tree.min();

// Maximales Element abrufen - O(log n)
const max = tree.max();

Hilfsmethoden

// Alle Elemente entfernen - O(1)
tree.clear();

// In sortiertes Array konvertieren - O(n)
const array = tree.toArray();

Iteration

// In sortierter Reihenfolge iterieren (In-Order-Traversierung)
for (const value of tree) {
  console.log(value);
}

Sortierte Iteration

Die Iteration gibt Elemente durch In-Order-Traversierung immer in sortierter Reihenfolge zurück.

Beispiele

Grundlegender Zahlenbaum

const tree = new RedBlackTree<number>();

tree.insert(5);
tree.insert(3);
tree.insert(7);
tree.insert(1);
tree.insert(9);

console.log(tree.contains(3)); // true
console.log(tree.contains(4)); // false

console.log(tree.min()); // 1
console.log(tree.max()); // 9
console.log(tree.size); // 5

// In sortierter Reihenfolge iterieren
for (const value of tree) {
  console.log(value); // 1, 3, 5, 7, 9
}

Sortiertes Set eindeutiger Werte

const uniqueNumbers = new RedBlackTree<number>();

// Doppelte Werte einfügen hat keine Wirkung
uniqueNumbers.insert(5);
uniqueNumbers.insert(3);
uniqueNumbers.insert(5); // Duplikat, wird ignoriert

console.log(uniqueNumbers.size); // 2 (nicht 3)
console.log(uniqueNumbers.toArray()); // [3, 5]

Benutzerdefinierter Vergleich für Objekte

interface User {
  id: number;
  name: string;
}

const userTree = new RedBlackTree<User>({
  comparator: (a, b) => a.id - b.id,
});

userTree.insert({ id: 3, name: 'Charlie' });
userTree.insert({ id: 1, name: 'Alice' });
userTree.insert({ id: 2, name: 'Bob' });

// Prüfen ob Benutzer existiert
console.log(userTree.contains({ id: 2, name: 'Bob' })); // true

// In ID-Reihenfolge iterieren
for (const user of userTree) {
  console.log(user.name); // Alice, Bob, Charlie
}

Initialisierung mit Werten

const tree = new RedBlackTree<number>({
  initial: [5, 3, 7, 1, 9, 4, 6],
});

console.log(tree.min()); // 1
console.log(tree.max()); // 9
console.log(tree.size); // 7
console.log(tree.toArray()); // [1, 3, 4, 5, 6, 7, 9]

Groß-/Kleinschreibung-unabhängige String-Sortierung

const names = new RedBlackTree<string>({
  comparator: (a, b) => a.toLowerCase().localeCompare(b.toLowerCase()),
});

names.insert('Charlie');
names.insert('alice');
names.insert('BOB');

// Wird in Groß-/Kleinschreibung-unabhängiger alphabetischer Reihenfolge iterieren
for (const name of names) {
  console.log(name); // alice, BOB, Charlie
}

Aufgabenpriorisierungssystem

interface Task {
  id: number;
  priority: number;
  name: string;
}

// Höhere Prioritätszahl = höhere Priorität
const tasks = new RedBlackTree<Task>({
  comparator: (a, b) => {
    if (a.priority !== b.priority) {
      return b.priority - a.priority; // Absteigend
    }
    return a.id - b.id; // Tiebreaker nach ID
  },
});

tasks.insert({ id: 1, priority: 2, name: 'Mittlere Aufgabe' });
tasks.insert({ id: 2, priority: 3, name: 'Hohe Priorität Aufgabe' });
tasks.insert({ id: 3, priority: 1, name: 'Niedrige Priorität Aufgabe' });

// In Prioritätsreihenfolge iterieren
for (const task of tasks) {
  console.log(`${task.name} (Priorität: ${task.priority})`);
}
// Ausgabe:
// Hohe Priorität Aufgabe (Priorität: 3)
// Mittlere Aufgabe (Priorität: 2)
// Niedrige Priorität Aufgabe (Priorität: 1)

Bestenlisten-System

interface Player {
  username: string;
  score: number;
}

const leaderboard = new RedBlackTree<Player>({
  comparator: (a, b) => {
    // Nach Punktzahl absteigend sortieren
    if (a.score !== b.score) {
      return b.score - a.score;
    }
    // Bei gleicher Punktzahl alphabetisch nach Benutzernamen
    return a.username.localeCompare(b.username);
  },
});

leaderboard.insert({ username: 'alice', score: 100 });
leaderboard.insert({ username: 'bob', score: 250 });
leaderboard.insert({ username: 'charlie', score: 180 });

console.log('Bestenliste:');
for (const player of leaderboard) {
  console.log(`${player.username}: ${player.score}`);
}
// Ausgabe:
// bob: 250
// charlie: 180
// alice: 100

Zeitintervall-Planung

interface TimeSlot {
  start: Date;
  end: Date;
  event: string;
}

const schedule = new RedBlackTree<TimeSlot>({
  comparator: (a, b) => a.start.getTime() - b.start.getTime(),
});

schedule.insert({
  start: new Date('2025-12-17T10:00'),
  end: new Date('2025-12-17T11:00'),
  event: 'Team-Meeting',
});

schedule.insert({
  start: new Date('2025-12-17T09:00'),
  end: new Date('2025-12-17T09:30'),
  event: 'Morgenbesprechung',
});

schedule.insert({
  start: new Date('2025-12-17T14:00'),
  end: new Date('2025-12-17T15:00'),
  event: 'Kundenpräsentation',
});

// Zeitplan in chronologischer Reihenfolge anzeigen
console.log('Heutiger Zeitplan:');
for (const slot of schedule) {
  console.log(`${slot.start.toLocaleTimeString()}: ${slot.event}`);
}

Deduplizieren und Sortieren

function uniqueSorted<T>(items: T[], comparator?: (a: T, b: T) => number): T[] {
  const tree = new RedBlackTree<T>({ comparator });

  for (const item of items) {
    tree.insert(item);
  }

  return tree.toArray();
}

const numbers = [5, 2, 8, 2, 1, 9, 5, 3];
console.log(uniqueSorted(numbers)); // [1, 2, 3, 5, 8, 9]

const words = ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry', 'banana'];
console.log(uniqueSorted(words)); // ['apple', 'banana', 'cherry']

Bereichsabfragen (Werte in einem Bereich finden)

function findInRange(
  tree: RedBlackTree<number>,
  min: number,
  max: number,
): number[] {
  const result: number[] = [];

  for (const value of tree) {
    if (value >= min && value <= max) {
      result.push(value);
    } else if (value > max) {
      break; // Sortiert, können vorzeitig abbrechen
    }
  }

  return result;
}

const tree = new RedBlackTree<number>();
[5, 3, 8, 1, 9, 4, 7].forEach((n) => tree.insert(n));

console.log(findInRange(tree, 3, 7)); // [3, 4, 5, 7]

Zeitkomplexität

Operation	Durchschnitt	Schlimmstenfalls
insert	O(log n)	O(log n)
remove	O(log n)	O(log n)
contains	O(log n)	O(log n)
min	O(log n)	O(log n)
max	O(log n)	O(log n)
clear	O(1)	O(1)
toArray	O(n)	O(n)

Vergleich mit anderen Datenstrukturen

Merkmal	RedBlackTree	Set	Array (sortiert)
Einfügen	O(log n)	O(1) avg	O(n)
Löschen	O(log n)	O(1) avg	O(n)
Suchen	O(log n)	O(1) avg	O(log n)
Sortierte Iteration	✅ Immer	❌ Unsortiert	✅ Ja
Min/Max	O(log n)	O(n)	O(1)
Garantierte Balance	✅ Ja	N/A	N/A

Rot-Schwarz-Baum Eigenschaften

Rot-Schwarz-Bäume pflegen folgende Eigenschaften zur Gewährleistung der Balance:

1. Jeder Knoten ist entweder rot oder schwarz
2. Der Wurzelknoten ist schwarz
3. Alle Blattknoten (NIL) sind schwarz
4. Rote Knoten können keine roten Kindknoten haben
5. Alle Pfade von einem beliebigen Knoten zu seinen Blattknoten enthalten die gleiche Anzahl schwarzer Knoten

Diese Eigenschaften gewährleisten, dass der Baum ungefähr balanciert bleibt und O(log n) Operationen garantiert.

Best Practices

Wann RedBlackTree verwenden

• ✅ Sortiertes Set eindeutiger Werte pflegen erforderlich
• ✅ Häufige Einfügungen und Löschungen mit sortiertem Zugriff
• ✅ Min/Max-Operationen erforderlich
• ✅ Garantierte O(log n) Leistung erforderlich
• ✅ Bereichsabfragen erforderlich

Wann RedBlackTree nicht verwenden

• ❌ Nur Einfügen und Suchen erforderlich (verwenden Sie Set)
• ❌ Sortierung nicht erforderlich (verwenden Sie Set oder Array)
• ❌ Häufiger Direktzugriff (verwenden Sie Array)
• ❌ Doppelte Werte erlaubt (verwenden Sie Array oder benutzerdefinierte Struktur)

Verwandte Datenstrukturen

• SortedMap - Auf Rot-Schwarz-Baum basierende Schlüssel-Wert-Map
• Set - Ungeordnetes Set eindeutiger Werte
• BinaryHeap - Schnellere Min/Max-Operationen, aber keine sortierte Iteration
• Trie - Präfixbaum speziell für Strings