红黑树怎样直接获取树的深度

红黑树的深度指的是根节点到最远叶子节点的距离，也可以称为树的高度。可以通过递归方式来获取红黑树的深度：

1. 如果根节点为空，则树的深度为0。
2. 否则，分别递归计算左子树和右子树的深度，取其中较大值加1即为树的深度。

以下是一个示例代码实现：

class Node:
    def __init__(self, val, color='red', left=None, right=None):
        self.val = val
        self.color = color
        self.left = left
        self.right = right

def getDepth(node):
    if not node:
        return 0
    leftDepth = getDepth(node.left)
    rightDepth = getDepth(node.right)
    return max(leftDepth, rightDepth) + 1

其中 `Node` 是红黑树的节点类，`getDepth` 是获取深度的函数。我们可以先判断当前节点是否为空，如果为空则返回0，否则递归计算左子树和右子树的深度，最后返回较大值加1。

相关问题

红黑树的子树一定是红黑树吗

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它具有以下特性：
1. 每个节点要么是红色，要么是黑色。
2. 根节点是黑色的。
3. 每个叶子节点（NIL节点，空节点）是黑色的。
4. 如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。
5. 对于每个节点，从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。

根据红黑树的定义，红黑树的子树一定也是红黑树。因为红黑树的每个节点都符合上述五个特性，所以无论是整棵树还是任意子树，都满足红黑树的定义。

红黑树介绍，为什么引入红黑树

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它在插入和删除操作后能够保持相对平衡，从而提供了快速的查找、插入和删除操作。

引入红黑树的主要原因是解决普通二叉搜索树在频繁插入和删除操作时可能出现的性能问题。普通二叉搜索树在插入和删除操作时可能导致树的不平衡，进而导致树的高度增加，最坏情况下可能退化成链表，使得查找效率下降到O(n)的级别。

红黑树通过引入额外的颜色属性和旋转操作来自我调整，保持了树的相对平衡。具体来说，红黑树具有以下特性：

1. 每个节点要么是红色，要么是黑色。
2. 根节点是黑色。
3. 所有叶子节点（NIL节点）都是黑色。
4. 如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。
5. 从任意节点到其每个叶子节点的路径上包含相同数量的黑色节点。

这些特性保证了红黑树的最长路径不会超过最短路径的两倍，从而保持了树的相对平衡。这样一来，红黑树在插入和删除操作后的自我调整过程中，能够保持较好的性能，使得查找、插入和删除操作的时间复杂度保持在O(log n)的级别。因此，红黑树常常被用作高效的数据结构，例如在各种编程语言的标准库中被广泛应用于实现平衡的查找表。