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AVL树讲解

两岁时就很帅 03-09 22:00 阅读 3

AVL树

1. 概念

  1. AVL树是一种自平衡二叉搜索树。它的每个节点的左子树和右子树的高度差(平衡因子,我们这里按右子树高度减左子树高度)的绝对值不超过1。
  2. AVL的左子树和右子树都是AVL树。
  3. 比起二叉搜索树AVL树可以很好的优化二叉搜索树最坏的情况,使查询的效率达到O(log2 N)。

2. AVL节点的定义

和搜索二叉树节点相比,AVL树节点多了一个父节点和平衡因子(不是必要)需要维护。

template<class T>
typedef struct AVLTreeNode
{
	AVLTreeNode(const T& data)
	:_pLeft(nullptr)
	,_pRight(nullptr)
	,_pParent(nullptr)
	,_data(data)
	,_bf(0)
	{};
	//左节点、右节点、父节点
	AVLTreeNode<T>* _pLeft;
	AVLTreeNode<T>* _pRight;
	AVLTreeNode<T>* _pParent;
	T _data;
	//平衡因子
	int bf;
};

3. AVL树插入

和搜索二叉树的插入操作相比较,AVL树的插入需要多维护父节点和平衡因子。维护父节点比较简单,我们需要学习的是维护平衡因子。

当我们按照搜索二叉树的逻辑插入一个节点后,在插入这个节点之前父节点的平衡因子可能是-1/0/1这三种,如果该节点插入到父节点的左边需要将平衡因子减1,插入到右边则加1。所以插入之后平衡因子有这几种情况±1/0/±2。如果是±1,那么需要继续判断上面节点的平衡因子、如果是0,那么不需要判断了、如果是±2,那么就需要进行旋转操作

3.1 旋转

我们先说结论:1、旋转之后节点所在子树的高度会回到插入之前。2、旋转不会对上面节点平衡因子产生影响。

  1. 右单旋
    初始情况:
    在这里插入图片描述
// 右单旋
	void RotateR(Node* pParent)
	{
		Node* parent = pParent->_parent;
		//变成局部的根
		Node* pParentL = pParent->_left;
		Node* pParentR = pParentL->_right;
		if (pParent == _proot)
			_proot = pParentL;

		pParent->_left = pParentR;
		if (pParentR)
			pParentR->_parent = pParent;
		pParentL->_left = pParent;
		pParent->_parent = pParentL;
		pParentL->_parent = parent;

		//只需要修改pParent和pParentL的平衡因子
		pParent->_bf = 0;
		pParentL->_bf = 0;

		return;
	}

旋转之后情况
在这里插入图片描述

  1. 左单旋
    初始情况:
    在这里插入图片描述
// 左单旋
	void RotateL(Node* pParent)
	{
		Node* parent = pParent->_parent;
		//变成局部的根
		Node* pParentR = pParent->_right;
		Node* pParentL = pParentR->_left;
		//如果pParnet为根,则要修改根
		if (pParent == _proot)
			_proot = pParentR;
		pParent->_right = pParentL;
		if (pParentL)
			pParentL->_parent = pParent;
		pParentR->_left = pParent;
		pParent->_parent = pParentR;
		pParentR->_parent = parent;

		//只需要修改pParent和pParentR的平衡因子
		pParent->_bf = 0;
		pParentR->_bf = 0;

		return;
	}

旋转之后的情况:
在这里插入图片描述

  1. 左右双旋
    初始情况(插入可以插入到左边或右边,情况不同平衡因子也会不同):
    在这里插入图片描述
// 左右双旋
	void RotateLR(Node* pParent)
	{
		Node* pParentL = pParent->_left;
		Node* pParentLR = pParentL->_right;
		int bf = pParentLR->_bf;
		RotateL(pParentL);
		RotateR(pParent);
		if (bf == 0)
		{
			pParent->_bf = 0;
			pParentL->_bf = 0;
			pParentLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			pParentL->_bf = -1;
			pParentLR->_bf = 0;
			pParent->_bf = 0;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			pParentL->_bf = 0;
			pParent->_bf = 1;
			pParentLR->_bf = 0;
		}

		return;
	}

旋转之后的情况:
在这里插入图片描述

  1. 右左双旋转
    初始情况:
    在这里插入图片描述
// 右左双旋
	void RotateRL(Node* pParent)
	{
		Node* pParnetR = pParent->_right;
		Node* pParentRL = pParnetR->_left;
		int bf = pParentRL->_bf;
		RotateR(pParnetR);
		RotateL(pParent);

		if (bf == 0)
		{
			pParent->_bf = 0;
			pParnetR->_bf = 0;
			pParentRL->_bf = 0;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			pParent->_bf = 0;
			pParnetR->_bf = 1;
			pParentRL->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			pParent->_bf = -1;
			pParnetR->_bf = 0;
			pParentRL->_bf = 0;
		}
		return;
	}

旋转之后的情况:
在这里插入图片描述

4.AVL树的验证

  1. 验证为二叉搜索树
    中序遍历得到有序的序列就可以证明为二叉搜索树。
  2. 验证为平衡树
    看平衡因子
bool _IsBalance(Node* root, int& height)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			height = 0;
			return true;
		}

		int leftHeight = 0, rightHeight = 0;
		if (!_IsBalance(root->_left, leftHeight) 
			|| !_IsBalance(root->_right, rightHeight))
		{
			return false;
		}

		if (abs(rightHeight - leftHeight) >= 2)
		{
			cout <<root->_kv.first<<"不平衡" << endl;
			return false;
		}

		if (rightHeight - leftHeight != root->_bf)
		{
			cout << root->_kv.first <<"平衡因子异常" << endl;
			return false;
		}

		height = leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;

		return true;
	}

在这里插入图片描述

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