平衡二叉树AVL删除
平衡二叉树的插入过程:http://www.cnblogs.com/hujunzheng/p/4665451.html
对于二叉平衡树的删除采用的是二叉排序树删除的思路:
假设被删结点是*p,其双亲是*f,不失一般性,设*p是*f的左孩子,下面分三种情况讨论:
⑴ 若结点*p是叶子结点,则只需修改其双亲结点*f的指针即可。
⑵ 若结点*p只有左子树PL或者只有右子树PR,则只要使PL或PR 成为其双亲结点的左子树即可。
⑶ 若结点*p的左、右子树均非空,先找到*p的中序前趋结点*s(注意*s是*p的左子树中的最右下的结点,它的右链域为空),然后有两种做法:
① 令*p的左子树直接链到*p的双亲结点*f的左链上,而*p的右子树链到*p的中序前趋结点*s的右链上。
② 以*p的中序前趋结点*s代替*p(即把*s的数据复制到*p中),将*s的左子树链到*s的双亲结点*q的左(或右)链上。
注:leftBalance_del 和 rightBalance_del方法是在删除节点时对左子树和右子树的平衡调整,leftBalance 和 rightBalance方法是在插入节点是对左右子树的平衡调整。 在具体调整的时候,和插入式调整时运用同样的分类方法,这里介绍一种情况,如下图所示(代码部分见代码中的提示)
- #include<iostream>
- #include<cstring>
- #include<string>
- #include<queue>
- #include<map>
- #include<cstdio>
- #define LH 1 //左高
- #define EH 0 //等高
- #define RH -1 //右高
- using namespace std;
- template <typename ElemType>
- class BSTNode{
- public:
- ElemType data;//节点的数据
- int bf;//节点的平衡因子
- BSTNode *child[];
- BSTNode(){
- child[] = NULL;
- child[] = NULL;
- }
- };
- typedef BSTNode<string> BSTnode, *BSTree;
- template <typename ElemType>
- class AVL{
- public:
- BSTNode<ElemType> *T;
- void buildT();
- void outT(BSTNode<ElemType> *T);
- void deleteAVL(BSTNode<ElemType>* &T, ElemType key, bool &shorter);
- bool insertAVL(BSTNode<ElemType>* &T, ElemType key, bool &taller);
- private:
- void deleteNode(BSTNode<ElemType>* T, BSTNode<ElemType>* &s, BSTNode<ElemType>* p, bool flag, bool &shorter);
- void rotateT(BSTNode<ElemType>* &o, int x);//子树的左旋或者右旋
- void leftBalance(BSTNode<ElemType>* &o);
- void rightBalance(BSTNode<ElemType>* &o);
- void leftBalance_del(BSTNode<ElemType>* &o);
- void rightBalance_del(BSTNode<ElemType>* &o);
- };
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::rotateT(BSTNode<ElemType>* &o, int x){
- BSTNode<ElemType>* k = o->child[x^];
- o->child[x^] = k->child[x];
- k->child[x] = o;
- o = k;
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::outT(BSTNode<ElemType> *T){
- if(!T) return;
- cout<<T->data<<" ";
- outT(T->child[]);
- outT(T->child[]);
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::buildT(){
- T = NULL;
- ElemType key;
- while(cin>>key){
- if(key==) break;
- bool taller = false;
- insertAVL(T, key, taller);
- }
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::deleteNode(BSTNode<ElemType>* T, BSTNode<ElemType>* &s, BSTNode<ElemType>* p, bool flag, bool &shorter){
- if(flag){
- flag = false;
- deleteNode(T, s->child[], s, flag, shorter);
- if(shorter){
- switch(s->bf){
- case LH:
- s->bf = EH;
- shorter = false;
- break;
- case EH:
- s->bf = RH;
- shorter = true;
- break;
- case RH:
- rightBalance_del(s);
- shorter = false;
- break;
- }
- }
- } else {
- if(s->child[]==NULL){
- T->data = s->data;
- BSTNode<ElemType>* ss = s;
- if(p != T){
- p->child[] = s->child[];
- } else {
- p->child[] = s->child[];
- }
- delete ss;//s是引用类型,不能delete s
- shorter = true;
- return ;
- }
- deleteNode(T, s->child[], s, flag, shorter);
- if(shorter){
- switch(s->bf){
- case LH://这是上面配图的情况
- leftBalance_del(s);
- shorter = false;
- break;
- case EH:
- s->bf = LH;
- shorter = true;
- break;
- case RH:
- s->bf = EH;
- shorter = false;
- break;
- }
- }
- }
- }
- template <typename ElemType>
- bool AVL<ElemType>::insertAVL(BSTNode<ElemType>* &T, ElemType key, bool &taller){
- if(!T){//插入新的节点,taller=true 那么树的高度增加
- T = new BSTNode<ElemType>();
- T->data = key;
- T->bf = EH;
- taller = true;
- } else {
- if(T->data == key){
- taller = false;
- return false;
- }
- if(T->data > key){//向T的左子树进行搜索并插入
- if(!insertAVL(T->child[], key, taller)) return false;
- if(taller){//
- switch(T->bf){
- case LH://此时左子树的高度高,左子树上又插入了一个节点,失衡,需要进行调整
- leftBalance(T);
- taller = false;//调整之后高度平衡
- break;
- case EH:
- T->bf = LH;
- taller = true;
- break;
- case RH:
- T->bf = EH;
- taller = false;
- break;
- }
- }
- }
- if(T->data < key) {//向T的右子树进行搜索并插入
- if(!insertAVL(T->child[], key, taller)) return false;
- switch(T->bf){
- case LH:
- T->bf = EH;
- taller = false;
- break;
- case EH:
- T->bf = RH;
- taller = true;
- break;
- case RH:
- rightBalance(T);
- taller = false;
- break;
- }
- }
- }
- return true;
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::deleteAVL(BSTNode<ElemType>* &T, ElemType key, bool &shorter){
- if(T->data == key){
- BSTNode<ElemType>*q, s;
- if(!T->child[]){//右子树为空,然后重接其左子树
- q = T;
- T = T->child[];
- shorter = true;//树变矮了
- delete q;
- } else if(!T->child[]){//左子树为空,重接其右子树
- q = T;
- T = T->child[];
- shorter = true;//树变矮了
- delete q;
- } else {//左右子树都非空 ,也就是第三种情况
- deleteNode(T, T, NULL, true, shorter);
- shorter = true;
- }
- } else if(T->data > key) {//左子树
- deleteAVL(T->child[], key, shorter);
- if(shorter){
- switch(T->bf){
- case LH:
- T->bf = EH;
- shorter = false;
- break;
- case RH:
- rightBalance_del(T);
- shorter = false;
- break;
- case EH:
- T->bf = RH;
- shorter = true;
- break;
- }
- }
- } else if(T->data < key){//右子树
- deleteAVL(T->child[], key, shorter);
- if(shorter){
- switch(T->bf){
- case LH://这是上面配图的情况
- leftBalance_del(T);
- shorter = false;
break;- case RH:
- T->bf = EH;
- shorter = false;
- break;
- case EH:
- T->bf = LH;
- shorter = true;
- break;
- }
- }
- }
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::leftBalance(BSTNode<ElemType>* &T){
- BSTNode<ElemType>* lchild = T->child[];
- switch(lchild->bf){//检查T的左子树的平衡度,并作相应的平衡处理
- case LH://新节点 插入到 T的左孩子的左子树上,需要对T节点做单旋(右旋)处理
- T->bf = lchild->bf = EH;
- rotateT(T, );
- break;
- case RH://新节点 插入到 T的左孩子的右子树上,需要做双旋处理 1.对lchild节点进行左旋,2.对T节点进行右旋
- BSTNode<ElemType>* rdchild = lchild->child[];
- switch(rdchild->bf){//修改 T 及其左孩子的平衡因子
- case LH: T->bf = RH; lchild->bf = EH; break;
- case EH: T->bf = lchild->bf = EH; break;//发生这种情况只能是 rdchild无孩子节点
- case RH: T->bf = EH; lchild->bf = LH; break;
- }
- rdchild->bf = EH;
- rotateT(T->child[], );//不要写成 rotateT(lc, 0);//这样的话T->lchild不会改变
- rotateT(T, );
- break;
- }
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::rightBalance(BSTNode<ElemType>* &T){
- BSTNode<ElemType>* rchild = T->child[];
- switch(rchild->bf){//检查T的左子树的平衡度,并作相应的平衡处理
- case RH://新节点 插入到 T的右孩子的右子树上,需要对T节点做单旋(左旋)处理
- T->bf = rchild->bf = EH;
- rotateT(T, );
- break;
- case LH://新节点 插入到 T的右孩子的左子树上,需要做双旋处理 1.对rchild节点进行右旋,2.对T节点进行左旋
- BSTNode<ElemType>* ldchild = rchild->child[];
- switch(ldchild->bf){//修改 T 及其右孩子的平衡因子
- case LH: T->bf = EH; rchild->bf = RH; break;
- case EH: T->bf = rchild->bf = EH; break;//发生这种情况只能是 ldchild无孩子节点
- case RH: T->bf = LH; rchild->bf = EH; break;
- }
- ldchild->bf = EH;
- rotateT(T->child[], );
- rotateT(T, );
- break;
- }
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::leftBalance_del(BSTNode<ElemType>* &T){
- BSTNode<ElemType>* lchild = T->child[];
- switch(lchild->bf){
- case LH:
- T->bf = EH;
- lchild->bf = EH;
- rotateT(T, );
- break;
- case EH:
- T->bf = LH;
- lchild->bf = EH;
- rotateT(T, );
- break;
- case RH://这是上面配图的情况
- BSTNode<ElemType>* rdchild = lchild->child[];
- switch(rdchild->bf){
- case LH:
- T->bf = RH;
- lchild->bf = rdchild->bf = EH;
- break;
- case EH:
- rdchild->bf = T->bf = lchild->bf = EH;
- break;
- case RH:
- T->bf = rdchild->bf = EH;
- lchild->bf = LH;
- break;
- }
- rotateT(T->child[], );
- rotateT(T, );
- break;
- }
- }
- template <typename ElemType>
- void AVL<ElemType>::rightBalance_del(BSTNode<ElemType>* &T){
- BSTNode<ElemType>* rchild = T->child[];
- BSTNode<ElemType>* ldchild = rchild->child[];
- switch(rchild->bf){
- case LH:
- switch(ldchild->bf){
- case LH:
- ldchild->bf = T->bf = EH;
- rchild->bf = RH;
- break;
- case EH:
- ldchild->bf = T->bf = rchild->bf = EH;
- break;
- case RH:
- rchild->bf = T->bf = EH;
- ldchild->bf = LH;
- break;
- }
- rotateT(T->child[], );
- rotateT(T, );
- break;
- case EH:
- //outT(this->T);e EH:
- T->bf = RH;
- rchild->bf = EH;
- rotateT(T, );
- break;
- case RH:
- T->bf = EH;
- rchild->bf = EH;
- rotateT(T, );
- break;
- }
- }
- int main(){
- AVL<int> avl;
- avl.buildT();
- cout<<"平衡二叉树先序遍历如下:"<<endl;
- avl.outT(avl.T);
- cout<<endl;
- bool shorter = false;
- avl.deleteAVL(avl.T, , shorter);
- avl.outT(avl.T);
- return ;
- }
- /*
- 13 24 37 90 53 0
- 13 24 37 90 53 12 26 0
- */
平衡二叉树AVL删除的更多相关文章
- 数据结构与算法--从平衡二叉树(AVL)到红黑树
数据结构与算法--从平衡二叉树(AVL)到红黑树 上节学习了二叉查找树.算法的性能取决于树的形状,而树的形状取决于插入键的顺序.在最好的情况下,n个结点的树是完全平衡的,如下图"最好情况&q ...
- 二叉查找树(BST)、平衡二叉树(AVL树)(只有插入说明)
二叉查找树(BST).平衡二叉树(AVL树)(只有插入说明) 二叉查找树(BST) 特殊的二叉树,又称为排序二叉树.二叉搜索树.二叉排序树. 二叉查找树实际上是数据域有序的二叉树,即对树上的每个结点, ...
- 平衡二叉树AVL - 插入节点后旋转方法分析
平衡二叉树 AVL( 发明者为Adel'son-Vel'skii 和 Landis)是一种二叉排序树,其中每一个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1. 首先我们知道,当插入一个节点,从此插入点到树根 ...
- Java 树结构实际应用 四(平衡二叉树/AVL树)
平衡二叉树(AVL 树) 1 看一个案例(说明二叉排序树可能的问题) 给你一个数列{1,2,3,4,5,6},要求创建一颗二叉排序树(BST), 并分析问题所在. 左边 BST 存在的问题分析: ...
- 二叉查找树、平衡二叉树(AVL)、B+树、联合索引
1. [定义] 二叉排序树(二拆查找树)中,左子树都比节点小,右子树都比节点大,递归定义. [性能] 二叉排序树的性能取决于二叉树的层数 最好的情况是 O(logn),存在于完全二叉排序树情况下,其访 ...
- C平衡二叉树(AVL)创建和删除
AVL是最先发明的自平衡二叉查找树算法.在AVL中任何节点的两个儿子子树的高度最大差别为一,所以它也被称为高度平衡树,n个结点的AVL树最大深度约1.44log2n.查找.插入和删除在平均和最坏情况下 ...
- 【数据结构】平衡二叉树—AVL树
(百度百科)在计算机科学中,AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树.在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为高度平衡树.查找.插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n).增 ...
- 数据结构快速回顾——平衡二叉树 AVL (转)
平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树.1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵 ...
- 平衡二叉树AVL
1.定义 平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个改进,也是第一个引入平衡概念的二叉树.1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发 ...
随机推荐
- 导入数据经常使用的SQL语句整理整理
1.事务(基本) GO BEGIN TRY BEGIN TRAN -- 导入数据 COMMIT TRAN END TRY BEGIN CATCH ROLLBACK TRAN END CATCH GO ...
- 腾讯网2016回响中国:华清远见荣获2016年度知名IT培训品牌
12月1日,由腾讯网主办的“2016回响中国·腾讯网教育年度盛典”上,揭晓了“2016腾讯网教育年度总评榜”榜单.高端IT就业培训专家——华清远见教育集团凭借自身优质的高薪IT就业服务优势成功入围,荣 ...
- php中echo(),print(),print_r(),var_dump()间的区别
echo()函数:输出一个或多个字符串.实际上它并不是一个函数,所以不必对它使用括号,直接用echo就行.然而,如果您希望向echo()传递一个以上的参数,使用括号将会生成解析错误.echo()函数比 ...
- 关于html5新增的功能(百度)
HTML5包含以下新增和更新功能: 1. 新增了一种HTML文档类型:<DOCTYPE html> 2. 新增了一些结构化标记的元素(<header>,<nav> ...
- Nginx反向代理和负载均衡
一.Nginx反向代理设置 从80端口转向其他端口反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络上的服务器,并将从服务器上得到的 ...
- ExecutorService与ThreadPoolTaskExecutor
1.ExecutorService private static ExecutorService exec = null; public static ExecutorService getExecu ...
- Log4j按级别输出到不同文件
log4j.properties 文件: log4j.logger.net.sf.hibernate.cache=debug log4j.rootLogger = error,portal_log,s ...
- java发送邮件..转
使用Java应用程序发送E-mail十分简单,但是首先你应该在你的机器上安装JavaMail API 和Java Activation Framework (JAF) . 你可以在 JavaMail ...
- tab+tab
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/ ...
- Python 比较两个字符串大小
python 2中,有cmp(a,b)函数,用于比较两个字符串的大小. 如 >>>a='abc' >>>b='abd' >>>print cmp( ...