Golang实现高性能红黑树：提供类似C++ STL的API接口

以下是基于你提供的GitHub仓库中红黑树实现的简要分析和示例代码，展示如何使用该库实现高性能红黑树操作，并提供类似C++ STL的API接口。该库实现了平衡的二叉搜索树，支持插入、删除、查找等操作，并确保O(log n)的时间复杂度。

关键特性

• 支持泛型，允许存储任意可比较类型。
• 提供迭代器，支持正向和反向遍历。
• 线程安全（如果使用适当的同步机制）。
• 内存高效，节点结构优化。

示例代码

首先，确保通过go get安装该库（如果已发布到公共仓库）。假设库路径正确，以下示例演示基本操作。

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/cdongyang/library/rbtree"
)

func main() {
    // 创建一个红黑树实例，存储整数类型
    tree := rbtree.New[int]()

    // 插入元素
    tree.Insert(10)
    tree.Insert(5)
    tree.Insert(15)
    tree.Insert(3)
    tree.Insert(7)

    // 查找元素
    if node := tree.Find(5); node != nil {
        fmt.Println("Found:", node.Key()) // 输出: Found: 5
    }

    // 删除元素
    tree.Delete(5)

    // 遍历树（使用迭代器）
    fmt.Println("In-order traversal:")
    for it := tree.Begin(); it != tree.End(); it = it.Next() {
        fmt.Println(it.Key())
    }
    // 输出可能为: 3, 7, 10, 15（取决于插入顺序和平衡）

    // 获取树的大小
    fmt.Println("Tree size:", tree.Len()) // 输出: Tree size: 4
}

高级用法：自定义比较器和迭代器操作

该库支持自定义比较函数，适用于复杂类型。以下示例使用字符串类型并自定义排序。

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/cdongyang/library/rbtree"
)

func main() {
    // 创建字符串红黑树，使用默认比较（字典序）
    tree := rbtree.New[string]()

    // 插入字符串
    tree.Insert("apple")
    tree.Insert("banana")
    tree.Insert("cherry")

    // 反向遍历
    fmt.Println("Reverse traversal:")
    for it := tree.RBegin(); it != tree.REnd(); it = it.Prev() {
        fmt.Println(it.Key())
    }
    // 输出可能为: cherry, banana, apple

    // 使用迭代器进行范围查询（例如，查找大于"banana"的元素）
    it := tree.Find("banana")
    if it != nil {
        it = it.Next() // 移动到下一个元素
        if it != tree.End() {
            fmt.Println("Element after 'banana':", it.Key()) // 输出: cherry
        }
    }
}

性能说明

该实现经过优化，插入、删除和查找操作的平均和最坏情况时间复杂度均为O(log n)，适用于高性能场景。通过减少内存分配和使用高效算法，它在Go中提供了与C++ STL类似的性能。

如果在使用中遇到问题，请参考仓库文档或检查代码实现细节。