【C++】AVL树(旋转、平衡因子) ? hello!各位铁子们大家好哇。今日更新了AVL树的相关内容。

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目录

前言

AVL树的概念

 节点

插入

AVL树的旋转 

新节点插入较高左子树的左侧---左左:右单旋 

新节点插入较高右子树的右侧---右右:左单旋

新节点插入较高左子树的右侧---左右:先左单旋再右单旋

 新节点插入较高右子树的左侧---右左:先右单旋再左单旋

AVL树的验证 

 AVL树的性能

完整代码


前言

    ? hello! 各位铁子们大家好哇。

             今日更新了AVL树的相关内容
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AVL树的概念

 二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查 找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下。

解决方案:当向二叉搜索树中插入新结点后,如果能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整),即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度。

  • 它的左右子树都是AVL树
  • 左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)

如果一棵二叉搜索树是高度平衡的,它就是AVL树。

插入的总体原则:

  1.  按照搜索树规则插入
  2. 更新插入节点的祖先节点的平衡因子。
    1. 如果插入在父亲左边,父亲的平衡因子--。
    2. 如果插入在父亲右边,父亲的平衡因子++。
    3. 父亲平衡因子==0,则父亲所在子树高度不变,不再继续往上更新,插入结束。
    4. 父亲平衡因子==1or-1,父亲所在子树高度变了,继续往上更新。
    5. 父亲平衡因子==2or-2,父亲所在子树已经不平衡了,需要旋转处理。

 节点

插入

bool Insert(const pair& kv)
	{
	if (_root == nullptr)
	{
	_root = new Node(kv);
	return true;
	}
	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;
	while (cur)
	{
	if (cur->_kv.first < kv.first)
	{
	parent = cur;
	cur = cur->_right;
	}
	else if (cur->_kv.first > kv.first)
	{
	parent = cur;
	cur = cur->_left;
	}
	else
	{
	return false;
	}
	}
	cur = new Node(kv);
	if (parent->_kv.first > kv.first)
	{
	parent->_left = cur;
	}
	else
	{
	parent->_right = cur;
	}
	cur->_parent = parent;
	//更新平衡因子
	while (parent) 
	{
	if (cur == parent->_left)
	{
	parent->_bf--;
	}
	else
	{
	parent->_bf++;
	}
	if (parent->_bf == 0)
	{
	//更新结束
	break;
	}
	else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
	{
	//继续往上更新
	cur = parent;
	parent = parent->_parent;
	}
	else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
	{
	//当前子树出问题了,需要旋转平衡一下
	break;
	}
	else
	{
	//理论而言不可能出现该情况
	assert(false);
	}
	}
	return true;
	}

上面是插入的大体流程,旋转操作还未给出。

AVL树的旋转 

如果在一棵原本是平衡的AVL树中插入一个新节点,可能造成不平衡,此时必须调整树的结构, 使之平衡化。根据节点插入位置的不同,AVL树的旋转分为四种:

新节点插入较高左子树的左侧---左左:右单旋 

这里以抽象图进行分析,因为具体的情况有很多种,无法画出。

注意:a子树的情况必须是插入后会引发祖先节点的更新,而不是只是内部变化。如下图情况就不符合要求。

旋转流程:新节点插入在a树中,导致以60为根的二叉树不平衡。所以就要右单旋。

右单旋:把60的左子树高度减少,即把60取出来,让30的右子树变成60的左子树,再把以60为根的树变成30的右子树。30成为新的根。

void RotateR(Node* parent)
	{
	Node* subL = parent->_left;
	Node* subLR = subL->_right;
	parent->_left = subLR;
	if (subLR) //节点可能为空
	subLR->_parent = parent;
	subL->_right = parent; //旧父节点变成subL的右节点
	
	Node* ppNode = parent->_parent; //该不平衡节点可能不是根节点,所以要找到它的父节点
	parent->_parent = subL;	
	if (parent == _root) //如果该节点是根节点
	{
	_root = subL;	
	_root->_parent = nullptr;
	}
	else //不平衡节点只是一棵子树
	{
	if (ppNode->_left == parent) //如果旧父节点等于爷爷节点的左节点,新父节点为爷爷节点的左节点
	{
	ppNode->_left = subL;
	}
	else
	{
	ppNode->_right = subL;
	}
	subL->_parent = ppNode;	//新父节点指向爷爷节点。
	}
	parent->_bf = subL->_bf = 0; //只需要修改这两个的平衡因子
	}

新节点插入较高右子树的右侧---右右:左单旋

参考右单旋。

左单旋和右单旋的调用如下图:

新节点插入较高左子树的右侧---左右:先左单旋再右单旋

单旋用在一边一直高的情况。双旋是先一边高再另一边高的情况。

双旋的的原理就是把折线变成直线,再像处理直线一样旋转。

双旋可以复用单旋,但双旋主要要搞清平衡因子的变化。

第一种情况: 

双旋的结果:60的左边给了30的右边,60的右边给了90的左边,30和90分别成为60的左右,60成为根。

上图是插入b引起的旋转,当插入c时是第二种情况,如下图:

上面两种插入位置的不同,导致最终的平衡因子不同。

第三种情况:

h==0时,60就是新增节点,最终的平衡因子也不同。

void RotateLR(Node* parent)
	{
	Node* subL = parent->_left;
	Node* subLR = subL->_right; 
	int bf = subLR->_bf; //记录未旋转前subLR的平衡因子
	RotateL(parent->_left); 
	RotateR(parent);
	
	if (bf == -1) //如果bf为-1,即插入在subLR的左边
	{
	subLR->_bf = 0;
	subL->_bf = 0;
	parent->_bf = 1;
	}
	else if (bf == 1) //插入在subLR的右边
	{
	subLR->_bf = 0;
	subL->_bf = -1;
	parent->_bf = 0;
	}
	else if (bf == 0)
	{
	subLR->_bf = 0;
	subL->_bf = 0;
	parent->_bf = 0;
	}
	else
	{
	assert(false);
	}
	}

 新节点插入较高右子树的左侧---右左:先右单旋再左单旋

参考左右双旋,注意,这里也要讨论那三种情况。 

void RotateRL(Node* parent)
	{
	Node* subR = parent->_right;
	Node* subRL = subR->_left;
	int bf = subRL->_bf;
	RotateR(parent->_right);
	RotateL(parent);
	subRL->_bf = 0;
	if (bf == 1)
	{
	subR->_bf = 0;
	parent->_bf = -1;
	}
	else if (bf == -1)
	{
	parent->_bf = 0;
	subR->_bf = 1;
	}
	else
	{
	parent->_bf = 0;
	subR->_bf = 0;
	}
	}

AVL树的验证 

AVL树是在二叉搜索树的基础上加入了平衡性的限制,因此要验证AVL树,可以分两步:

  1. 验证其为二叉搜索树。如果中序遍历可得到一个有序的序列,就说明为二叉搜索树
  2. 验证其为平衡树。每个节点子树高度差的绝对值不超过1(注意节点中如果没有平衡因子) 节点的平衡因子是否计算正确 

 因为root是私有的,又因为需要递归检查每棵子树是否平衡,所以可以写一个私有的_IsBalance方法,通过公有的IsBalance方法来调用。

 AVL树的性能

AVL树是一棵绝对平衡的二叉搜索树,其要求每个节点的左右子树高度差的绝对值都不超过1,这 样可以保证查询时高效的时间复杂度,即O(logN)。 但是如果要对AVL树做一些结构修改的操作,性能非常低下,比如:插入时要维护其绝对平衡,旋转的次数比较多,更差的是在删除时, 有可能一直要让旋转持续到根的位置。因此:如果需要一种查询高效且有序的数据结构,而且数据的个数为静态的(即不会改变),可以考虑AVL树,但一个结构经常修改,就不太适合。红黑树在经常进行增删的结构中性能比AVL树更优。

完整代码

template
struct AVLTreeNode
{
	AVLTreeNode* _left;
	AVLTreeNode* _right;
	AVLTreeNode* _parent;
	pair _kv;
	int _bf;
	AVLTreeNode(const pair& kv)
	:_left(nullptr)
	, _right(nullptr)
	, _parent(nullptr)
	, _kv(kv)
	,_bf(0)
	{}
};
template
class AVLTree
{
	typedef AVLTreeNode Node;
public:
	bool Insert(const pair& kv)
	{
	if (_root == nullptr)
	{
	_root = new Node(kv);
	return true;
	}
	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;
	while (cur)
	{
	if (cur->_kv.first < kv.first)
	{
	parent = cur;
	cur = cur->_right;
	}
	else if (cur->_kv.first > kv.first)
	{
	parent = cur;
	cur = cur->_left;
	}
	else
	{
	return false;
	}
	}
	cur = new Node(kv);
	if (parent->_kv.first > kv.first)
	{
	parent->_left = cur;
	}
	else
	{
	parent->_right = cur;
	}
	cur->_parent = parent;
	//更新平衡因子
	while (parent) 
	{
	if (cur == parent->_left)
	{
	parent->_bf--;
	}
	else
	{
	parent->_bf++;
	}
	if (parent->_bf == 0)
	{
	//更新结束
	break;
	}
	else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
	{
	//继续往上更新
	cur = parent;
	parent = parent->_parent;
	}
	else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
	{
	//当前子树出问题了,需要旋转平衡一下
	if (parent->_bf == -2 & cur->_bf == -1) //左边高,右单旋
	{
	RotateR(parent);
	}
	else if (parent->_bf == 2 & cur->_bf == 1)//右边高,左单旋
	{
	RotateL(parent);
	}
	else if (parent->_bf == 2 & cur->_bf == -1)
	{ 
	RotateRL(parent);
	}
	else if (parent->_bf == -2 & cur->_bf == 1)
	{
	RotateLR(parent); 
	}
	break;
	}
	else
	{
	//理论而言不可能出现该情况
	assert(false);
	}
	}
	return true;
	}
	Node* Find(const K& key)
	{
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
	if (cur->_kv.first < key)
	{
	cur = cur->_right;
	}
	else if (cur->_kv.first > key)
	{
	cur = cur->_left;
	}
	else
	{
	return cur;
	}
	}
	return nullptr;
	}
	void InOrder()
	{
	_InOrder(_root);
	cout _left;
	Node* subLR = subL->_right;
	parent->_left = subLR;
	if (subLR) //节点可能为空
	subLR->_parent = parent;
	subL->_right = parent; //旧父节点变成subL的右节点
	
	Node* ppNode = parent->_parent; //该不平衡节点可能不是根节点,所以要找到它的父节点
	parent->_parent = subL;	
	if (parent == _root) //如果该节点是根节点
	{
	_root = subL;	
	_root->_parent = nullptr;
	}
	else //不平衡节点只是一棵子树
	{
	if (ppNode->_left == parent) //如果旧父节点等于爷爷节点的左节点,新父节点为爷爷节点的左节点
	{
	ppNode->_left = subL;
	}
	else
	{
	ppNode->_right = subL;
	}
	subL->_parent = ppNode;	//新父节点指向爷爷节点。
	}
	parent->_bf = subL->_bf = 0; //只需要修改这两个的平衡因子
	}
	void RotateL(Node* parent)
	{
	Node* subR = parent->_right;
	Node* subRL = subR->_left;
	parent->_right = subRL;
	if (subRL)
	subRL->_parent = parent;
	subR->_left = parent;
	Node* ppNode = parent->_parent;
	parent->_parent = subR;
	if (parent == _root)
	{
	_root = subR;
	_root->_parent = nullptr;
	}
	else
	{
	if (ppNode->_right == parent)
	{
	ppNode->_right = subR;
	}
	else
	{
	ppNode->_left = subR;
	}
	subR->_parent = ppNode;
	}
	parent->_bf = subR->_bf = 0;
	}
	void RotateRL(Node* parent)
	{
	Node* subR = parent->_right;
	Node* subRL = subR->_left;
	int bf = subRL->_bf;
	RotateR(parent->_right);
	RotateL(parent);
	subRL->_bf = 0;
	if (bf == 1)
	{
	subR->_bf = 0;
	parent->_bf = -1;
	}
	else if (bf == -1)
	{
	parent->_bf = 0;
	subR->_bf = 1;
	}
	else
	{
	parent->_bf = 0;
	subR->_bf = 0;
	}
	}
	void RotateLR(Node* parent)
	{
	Node* subL = parent->_left;
	Node* subLR = subL->_right; 
	int bf = subLR->_bf; //记录未旋转前subLR的平衡因子
	RotateL(parent->_left); 
	RotateR(parent);
	
	if (bf == -1) //如果bf为-1,即插入在subLR的左边
	{
	subLR->_bf = 0;
	subL->_bf = 0;
	parent->_bf = 1;
	}
	else if (bf == 1) //插入在subLR的右边
	{
	subLR->_bf = 0;
	subL->_bf = -1;
	parent->_bf = 0;
	}
	else if (bf == 0)
	{
	subLR->_bf = 0;
	subL->_bf = 0;
	parent->_bf = 0;
	}
	else
	{
	assert(false);
	}
	}
	bool IsBalance()
	{
	return _IsBalance(_root);
	}
	int Height() //树的高度
	{
	return _Height(_root);
	}
	int Size() //插入的节点个数
	{
	return _Size(_root);
	}
private:
	int _Size(Node* root)
	{
	return root == nullptr ? 0 : _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1;
	}
	int _Height(Node* root)
	{
	if (root == nullptr)
	return 0;
	return max(_Height(root->_left), _Height(root->_right)) + 1;
	}
	bool _IsBalance(Node* root) 
	{
	if (root == nullptr) 
	return true;
	
	int	leftHeight = _Height(root->_left);
	int	rightHeight = _Height(root->_right);
	//如果不平衡
	if (abs(leftHeight - rightHeight) >= 2)
	{
	cout _kv.first _bf)
	{
	cout _kv.first _left)
	& _IsBalance(root->_right);
	}
	
	
	void _InOrder(Node* root)
	{
	if (root == nullptr)
	return;
	_InOrder(root->_left);
	cout _kv.first 

作者:秦jh_原文地址:https://blog.csdn.net/qinjh_/article/details/139100952

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