平衡搜索树-AVL树 图文详解 (万字长文)
AVL树
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。因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis在1962年发明了一种解决上述问题的方法: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。
一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:
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)
(默认平衡因子=右子树高度-左子树高度)
如果一棵二叉搜索树是高度平衡的,它就是AVL树。如果它有n个结点,其高度可保持在$O(log_2 n)$,搜索时间复杂度O($log_2 n$)。
AVL树是由BST二叉搜索树改进而来,基本概念参考BST篇,本篇文章不再详细描述.
AVL树节点的定义:
template<class K, class V>
struct AVLTreeNode
{
//三叉链: left right parent
AVLTreeNode* _left; // 该节点的左孩子
AVLTreeNode* _right; // 该节点的右孩子
AVLTreeNode* _parent; // 该节点的双亲
std::pair<K,V> _kv; // 键值对
int _bf; // 该节点的平衡因子 balance factor
AVLTreeNode(const std::pair<K, V>& kv)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _kv(kv)
, _bf(0)
{}
};
AVL树的插入
基本情况分析
AVL树就是在二叉搜索树的基础上引入了平衡因子,因此AVL树也可以看成是二叉搜索树。那么AVL树的插入过程可以分为两步:
按照二叉搜索树的方式插入新节点
调整节点的平衡因子
a. 更新父结点平衡因子
b. 根据父结点的平衡因子进行相应的操作
对于平衡因子
插入新结点后,首先可能会影响父结点的平衡因子,迭代往上,可能还会影响部分或全部(到根节点)祖先结点的平衡因子.
具体地说,即插入新结点后,需要根据父结点平衡因子的情况,决定是否继续往上对祖结点进行更新平衡因子,最多到达根结点.
平衡因子对应的操作
父结点平衡因子如何决定是否继续往上更新? 取决于更新后parent->_bf的值
若
parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1
,说明插入前的父结点一定是左右子树高度相等,即_bf为0.新增结点后父结点所在子树高度一定发生变化,爷爷结点所在子树也可能发生变化,因此需要进行迭代更新祖先平衡因子.不可能是2或-2变成1或-1,因为这是AVL树的插入,至少先保证是AVL树才能插入
若
parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2
,说明插入前的父结点所在子树一边高一边低,之后新结点恰好插入到了高的一边,导致不平衡,需要做旋转操作,调整平衡.parent->_bf == 0
,插入后父结点的平衡因子平衡,说明原先父结点的左右子树是一边高一边低,然后插入刚好插到了低的一边,使其平衡.插入结束.
旋转操作
分析需要旋转的情况
首先,要针对AVL子树,找出/抽象出可能发生旋转的情况。
一棵可能发生旋转的树至少高度差为1,即两个结点以上。(前提)
(可能会发生旋转的子树至少两个结点以上)
其中a,b,c是三棵AVL子树
当子树高度h==0时,即a、b、c都为空树
当子树高度h==1时,a、b、c都是叶子结点
当子树高度h==2时,a、b、c分别有三种情况
此时这个AVL子树有3*3*3=27种情况:a为x/y/z,b为x/y/z,c为x/y/z。
如此往下,还有更多的情况,但全部形状都可以用图中模型来代替。
以h==2为例,只有当b或c为z情况时,插入到b或c子树会影响到根结点(30),并使其发生旋转。
其他情况都无法使其发生旋转。因此,当前可以总结出2种需要旋转的情况:
- c为z时,插到c中(左左)
- b为z时,插到b中(左右)
左左:较高的子树是左孩子(60)所在子树,插到左孩子(60)的左子树上(c)引发根(30)旋转的情况叫“左左”。
顺口:插在较高左子树的左孩子上。
同理,水平镜像翻转的AVL子树也同理
- c为z时,插到c中(右右)
- b为z时,插到b中(右左)
结论
合并起来总共4种需要旋转的情况,验证其他高度也同样如此。
其中插入b子树使30结点发生旋转的情况:a为x/y/z,b为z,c为x/y/z,总共3*3=9种
其中插入c子树使30结点发生旋转的情况:a为x/y/z,b为x/y/z,c为z,总共3*3=9种
特例的数量非常多,无法穷举。
4种旋转操方法与特征
新节点插入较高左子树的左侧---左左:右单旋
特征
父:-2
子:-1
最左边高,旧根的左孩子变成新根,旧根成为新根的右孩子,同时领养新根的旧右孩子。
儿子上位 -- 儿子当根
右单旋(主角是儿子):老爹在我的右上方,让老爹以我为轴,旋转到我的右下方
新节点插入较高右子树的右侧---右右:左单旋
特征
父:2
子:1
最右边高,旧根的右孩子变成新根,旧根成为新根的左孩子,同时领养新根的旧左孩子。
新节点插入较高左子树的右侧---左右:先左单旋再右单旋
特征
父:-2
子:1
- 旧根的左儿子的右孩子(简称右孙子)高:让右孙子成为旧根的左孩子,旧左孩子变成孙子的左孩子,同时领养孙子的左孩子。 -- 对右孙子做左旋操作
- 右孙子成为旧根的新左儿子,再对新作儿子做右旋操作即可。
孙子上位 --- 孙子当根
感性描述:先左单旋再右单旋(孙子是主角):我在孙子左边,我的老爹在孙子右边,然后让孙子的爹(我)左旋下来,孙子成为我的爹,我的旧爹成为孙子的爹;最后再让孙子的新爹右旋下来。
描述2: 两次旋转分别用途: 1. 转化成标准单旋; 2.标准单旋
新节点插入较高右子树的左侧---右左:先右单旋再左单旋
特征
父:2
子:-1
总共4种旋转的情况:
- 右旋(左左)
- 左旋(右右)
- 先左旋再右旋(左右)
- 先右旋再左旋(右左)
简要图:
6种双旋平衡因子特征
容易发现单旋平衡因子都是0(高度差为0),而双旋平衡因子较为复杂,观察规律总结出一共6种情况。
左右左(h>0)
旧(特征)
孙:-1
新
父:1
子:0
孙:0
左右右(h>0)
旧(特征)
孙:1
新
父:0
子:-1
孙:0
右左右(h>0)
旧(特征)
孙:1
新
父:-1
子:0
孙:0
右左左(h>0)
旧(特征)
孙:-1
新
父:0
子:1
孙:0
左右,特例(h==0)
旧(特征)
孙:0
新
父:0
子:0
孙:0
右左(h==0),与5相同
旧(特征)
孙:0
新
父:0
子:0
孙:0
代码实现
四种旋转实现
//1. 右右
void RotateL(Node* parent) {
//. 记录爷爷(父亲的父亲)
//. 我是父的右儿子(我是主角)
//. 记录下我的左子树(托管)
// 旋转(爷、父、子关系重新调整)
// 成为爷爷的右儿子 (如果没有爷爷,则跳过;且说明父是根,更新我成为根)
// 把我的左子树托管给父成为他的右孩子
// 旧父成为我的左儿子,旧父的父更新成我
//. 更新平衡因子
//. 记录爷爷(父亲的父亲)
//. 我是父的右儿子
//. 记录下我的左子树
Node* pparent = parent->_parent;
Node* cur = parent->_right;
Node* leftchild = cur->_left;
//旋转
//. 成为爷爷的右儿子 (如果没有爷爷,则跳过;且说明父是根,更新我成为根)
if (pparent) { //有爷爷
if(parent == pparent->_left)
pparent->_left = cur;
else {
pparent->_right = cur;
}
cur->_parent = pparent; //三叉链维护
}
else { //没有爷爷,父亲是根
cur->_parent = nullptr;
_root = cur;
}
//. 父子地位交换
parent->_right = leftchild;
if (leftchild) { //三叉链维护
leftchild->_parent = parent;
}
cur->_left = parent;
parent->_parent = cur;
//旋转 【end】
//更新平衡因子
cur->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
//2. 左左
void RotateR(Node* parent) {
//. 记录爷爷
//. 我是父的左儿子
//. 记录下我的右子树
Node* pparent = parent->_parent;
Node* cur = parent->_left;
Node* rightChild = cur->_right;
//旋转
//. 成为爷爷的左儿子 (如果没有爷爷,则跳过;且说明父是根,更新我成为根)
if (pparent) { //有爷爷
if (parent == pparent->_left)
pparent->_left = cur;
else {
pparent->_right = cur;
}
cur->_parent = pparent; //三叉链维护
}
else { //没有爷爷,父亲是根
cur->_parent = nullptr;
_root = cur;
}
//. 父子地位交换
parent->_left = rightChild;
if (rightChild) { //三叉链维护
rightChild->_parent = parent;
}
cur->_right = parent;
parent->_parent = cur;
//旋转 【end】
//更新平衡因子
cur->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
//3. 左右
void RotateLR(Node* parent) {
//我是儿子,但是主角是孙子
//记录下孙子
//记录下孙子的平衡因子(特征)
//对孙子进行左单旋,再右旋
//更新平衡因子
Node* cur = parent->_left;
Node* grandson = cur->_right;
int bf = grandson->_bf;
RotateL(cur);
RotateR(grandson->_parent);
//三种情况
if (bf == 0) {
parent->_bf = 0;
cur->_bf = 0;
grandson->_bf = 0;
}
else if (bf == 1) {
parent->_bf = 0;
cur->_bf = -1;
grandson->_bf = 0;
}
else if (bf == -1) {
parent->_bf = 1;
cur->_bf = 0;
grandson->_bf = 0;
}
else {
assert(false); //错误检查
}
}
//4. 右左
void RotateRL(Node* parent) {
//我是儿子(父的右孩子),但是主角是孙子
//记录下孙子(我的左孩子)
//记录下孙子的平衡因子(特征)
//对孙子进行右单旋,再左单旋
//更新平衡因子
Node* cur = parent->_right;
Node* grandson = cur->_left;
int bf = grandson->_bf;
RotateR(cur); //将孙子的爹,就是我,进行右单旋
RotateL(grandson->_parent); //将儿子的新爹进行左单旋
//三种情况
if (bf == 0) {
parent->_bf = 0;
cur->_bf = 0;
grandson->_bf = 0;
}
else if (bf == 1) {
parent->_bf = -1;
cur->_bf = 0;
grandson->_bf = 0;
}
else if (bf == -1) {
parent->_bf = 0;
cur->_bf = 1;
grandson->_bf = 0;
}
else {
assert(false);
}
}
插入操作实现
bool Insert(const std::pair<K,V> kv) {
//第一个结点做根
if (_root == nullptr) {
_root = new Node(kv);
_size++;
return true;
}
//搜索
Node* parent = _root;
Node* cur = _root;
while (cur) {
//大于往右走
if (kv.first > cur->_kv.first) {
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
//小于往左走
else if (kv.first < cur->_kv.first) {
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
//找到了,存在相同的key
else {
return false;
}
} //循环搜索...
//不存在,可以插入
cur = new Node(kv); //new后,cur值发生改变,之后都不能使用地址进行比较
if (cur->_kv.first < parent->_kv.first) {
parent->_left = cur;
}
else {
parent->_right = cur;
}
cur->_parent = parent; //三叉链链上父结点
_size++;
//调整平衡因子 : 最多到根,根的parent为nullptr
while (parent) {
//更新平衡因子
if (cur->_kv.first < parent->_kv.first) {
parent->_bf--;
}
else {
parent->_bf++;
}
//看是否需要调整
if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
else if(parent->_bf == 0){
break;
}
else if(parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){
if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1) { //左左
RotateR(parent);
}
else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1) { //右右
RotateL(parent);
}
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1) { //左右
RotateLR(parent);
}
else if(parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1){ //右左
RotateRL(parent);
}
else { //错误检查
assert(false);
}
break;
}
else {
assert(false);
}
}
return true;
}
树高度与是否平衡树判断实现
size_t Hight() {
return _Hight(_root);
}
bool IsBalance() {
return _IsBalance(_root);
}
size_t _Hight(Node* root) {
if (root == 0) return 0; //空
size_t leftH = _Hight(root->_left);
size_t rightH = _Hight(root->_right);
return std::max(leftH, rightH) + 1; //+1:自己高度为1
}
bool _IsBalance(Node* root) {
if (root == nullptr) return true;
int leftH = _Hight(root->_left);
int rightH = _Hight(root->_right);
int bf = rightH-leftH;
return bf == root->_bf //平衡因子
&& (bf > -2 && bf < 2) //高度差
&& _IsBalance(root->_left)
&& _IsBalance(root->_right);
}
其他实现
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
template<class K,class V>
struct AVLTreeNode {
//三叉链
AVLTreeNode<K,V>* _left;
AVLTreeNode* _right;
AVLTreeNode* _parent;
int _bf; //balance factor
std::pair<K,V> _kv;
AVLTreeNode(const std::pair<K,V>& kv)
:_left(nullptr),
_right(nullptr),
_parent(nullptr),
_bf(0),
_kv(kv)
{}
};
template<class K,class V>
class AVLTree {
public:
using Node = AVLTreeNode<K, V>;
AVLTree()
:_root(nullptr)
,_size(0)
{}
public:
void InOrder() {
_InOrder(_root);
std::cout<<std::endl;
}
private:
void _InOrder(Node* root) {
if (root == nullptr) {
return ;
}
_InOrder(root->_left);
std::cout<<root->_kv.first<<" ";
_InOrder(root->_right);
}
private:
Node* _root;
size_t _size;
};
插入验证
- 两个数组包含各种旋转情况
- 每插入都判断是否平衡
int main() {
std::cout<<std::boolalpha;
//int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16,14 };
int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };
AVLTree<int, int> t;
for (int it : a) {
t.Insert(std::make_pair(it, it));
std::cout << "是否平衡: " << t.IsBalance() << std::endl;
}
t.InOrder(); //3 7 9 11 14 15 16 18 26
}
BenchMark
环境
架构: | x86_64 |
---|---|
CPU 运行模式: | 32-bit, 64-bit |
CPU: | 16 |
在线 CPU 列表: | 0-15 |
型号名称: | AMD Ryzen 7 7840HS w/ Radeon 780M |
CPU MHz: | 3792.879 |
L1d 缓存: | 512 KiB |
L1i 缓存: | 512 KiB |
L2 缓存: | 16 MiB |
L3 缓存: | 256 MiB |
系统: | Win10 |
IDE: | VS2019 |
测试工具和方法
工具
- void RandomArray_Generator(int* a, int n):随机数生成器
- void Cost(std::function<void(void)> func):计算函数执行时间花销。使用包装器接收任意可调用对象
测试方法
计算1000000个随机数,有序数,逆序数,重复数插入的时间开销。
void RandomArray_Generator(int* a, int n) {
std::random_device rnd;//random num device //效率低,只用于生成种子
std::mt19937 rng(rnd()); //random num generator -- 生成随机数
std::uniform_int_distribution<int> uni(0, 1000000000);//整型区间筛选
//[0-N]有6成为不重复,4成重复 --若需要9成不重复需要扩大筛选范围为10倍的N,即插入N需筛选10N
//int a[] = { 3,1,8,4,2,7,5,9,6,0 }; //自定义数组
int size = n;
for (int i = 0; i < size; i++) {
a[i] = uni(rng); //随机数
//a[i] = size - i; //逆序
//a[i] = i; //正序
//a[i] = size/2; //重复数
if (i % 10000 == 0) {
a[i] = uni(rng); //插入一些随机数
}
}
}
void Cost(std::function<void(void)> func) {
auto begin = std::chrono::high_resolution_clock::now();
func();
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration<double> cost = end - begin;
std::cout<<cost.count()<<"/s" << std::endl;
}
void InsertTest(AVLTree<int,int>& t, int* a, int size) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
t.Insert(std::make_pair(a[i], a[i]));
//if (t.IsBalance() == false) assert(false);
}
}
int main() {
//int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };
//int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16,14 };
int size = 1000000;
int* a = new int[size];
RandomArray_Generator(a,size);
AVLTree<int, int> t;
InsertTest(t,a,size);
Cost([&](){std::cout<<"cost: ";InsertTest(t, a, size); });
//t.InOrder();
std::cout<<std::boolalpha;
std::cout << "是否平衡: " << t.IsBalance() << std::endl;
}
测试结果:
随机数
逆序数
正序数
重复数
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