# coding=utf-8
# AVL树的Python实现(树的节点中包含了指向父节点的指针) def get_height(node):
return node.height if node else -1 def get_maximum(node):
temp_node = node
while temp_node.right:
temp_node = temp_node.right
return temp_node def get_minimum(node):
temp_node = node
while temp_node.left:
temp_node = temp_node.left
return temp_node def preorder_tree_walk(node):
if node:
print node.key, node.height
preorder_tree_walk(node.left)
preorder_tree_walk(node.right) def left_left_rotate(tree, node):
# 先将 node 和 node_left 之间及其左右节点赋值 (node_left.left node.right 保持不变)
node_left = node.left
node.left = node_left.right
node_left.right = node
if not node.p:
tree.root = node_left
node_left.p = None
elif node == node.p.left:
node.p.left = node_left
node_left.p = node.p
elif node == node.p.right:
node.p.right = node_left
node_left.p = node.p
node.p = node_left
while node:
node.height = max(get_height(node.left), get_height(node.right)) + 1
node = node.p def right_right_rotate(tree, node):
node_right = node.right
node.right = node_right.left
node_right.left = node
if not node.p:
tree.root = node_right
node_right.p = None
elif node == node.p.left:
node.p.left = node_right
node_right.p = node.p
elif node == node.p.right:
node.p.right = node_right
node_right.p = node.p
node.p = node_right
while node:
node.height = max(get_height(node.left), get_height(node.right)) + 1
node = node.p def left_right_rotate(tree, node):
right_right_rotate(tree, node.left)
left_left_rotate(tree, node) def right_left_rotate(tree, node):
left_left_rotate(tree, node.right)
right_right_rotate(tree, node) class AVLTreeNode(object):
def __init__(self, key):
self.key = key
self.p = None
self.left = None
self.right = None
self.height = 0 class AVLTree(object):
def __init__(self):
self.root = None def search(self, key):
if not self.root:
return None
else:
return self._search(key) def _search(self, key):
start = self.root
while start:
if key < start.key:
start = start.left
elif key > start.key:
start = start.right
else:
return start
return None def insert(self, node):
temp_root = self.root
temp_node = None
# 找到要插入的父节点(temp_node)
while temp_root:
temp_node = temp_root
if node.key < temp_node.key:
temp_root = temp_root.left
elif node.key > temp_node.key:
temp_root = temp_root.right
else:
raise KeyError, "Error!" # 如果父节点为空 则说明这是一个空树 把 root 赋值即可
if not temp_node:
self.root = node
elif node.key < temp_node.key:
temp_node.left = node
node.p = temp_node
temp_node.height = max(get_height(temp_node.left), get_height(temp_node.right)) + 1
temp_p = temp_node.p
while temp_p:
temp_p.height = max(get_height(temp_p.left), get_height(temp_p.right)) + 1
temp_p = temp_p.p
elif node.key > temp_node.key:
temp_node.right = node
node.p = temp_node
temp_node.height = max(get_height(temp_node.left), get_height(temp_node.right)) + 1
temp_p = temp_node.p
while temp_p:
temp_p.height = max(get_height(temp_p.left), get_height(temp_p.right)) + 1
temp_p = temp_p.p
self.fixup(node) def fixup(self, node):
if node == self.root:
return
while node:
if get_height(node.left) - get_height(node.right) == 2:
if node.left.left:
left_left_rotate(self, node)
else:
left_right_rotate(self, node)
break
elif get_height(node.right) - get_height(node.left) == 2:
if node.right.right:
right_right_rotate(self, node)
else:
right_left_rotate(self, node)
break
node = node.p def delete(self, key):
temp_node = self.root
while temp_node:
if key > temp_node.key:
temp_node = temp_node.right
elif key < temp_node.key:
temp_node = temp_node.left
else:
break
if not temp_node:
return False
elif temp_node.left and temp_node.right:
if get_height(temp_node.left) > get_height(temp_node.right):
# 注意删除的时候不是直接把左右子树往上提 而是分别找到左右子树中的最大值和最小值往上提
# 由于是最大子节点 故一定没有右子
node_max = get_maximum(temp_node.left)
if node_max.left:
node_max_p = node_max.p
node_max_p.right = node_max.left
node_max.left.p = node_max_p
node_max.right = temp_node.right
temp_node.right.p = node_max
node_max.left = temp_node.left
temp_node.left.p = node_max
if temp_node.p:
if temp_node == temp_node.p.left:
temp_node.p.left = node_max
node_max.p = temp_node.p
else:
temp_node.p.right = node_max
node_max.p = temp_node.p
else:
self.root = node_max
node_max.p = None
temp_node = node_max
else:
node_min = get_minimum(temp_node.right)
if node_min.right:
node_min_p = node_min.p
node_min_p.left = node_min.right
node_min.right.p = node_min_p
node_min.left = temp_node.left
temp_node.left.p = node_min
node_min.right = temp_node.right
temp_node.right.p = node_min
if temp_node.p:
if temp_node == temp_node.p.left:
temp_node.p.left = node_min
node_min.p = temp_node.p
else:
temp_node.p.right = node_min
node_min.p = temp_node.p
else:
self.root = node_min
node_min.p = None
temp_node = node_min
temp_node.height = max(get_height(temp_node.left), get_height(temp_node.right)) + 1
self.fixup(temp_node) def main():
number_list = (7, 4, 1, 8, 5, 2, 9, 6, 3)
tree = AVLTree()
for number in number_list:
node = AVLTreeNode(number)
tree.insert(node)
preorder_tree_walk(tree.root)
tree.delete(4)
print '=========='
preorder_tree_walk(tree.root) if __name__ == '__main__':
main()
可以比较一下上一篇中实现方法的不同
End

AVL树Python实现(使用递推实现添加与删除)的更多相关文章

  1. AVL树Python实现

    # coding=utf-8 # AVL树Python实现 def get_height(node): return node.height if node else -1 def tree_mini ...

  2. Python实现单链表数据的添加、删除、插入操作

    Python实现单链表数据的添加.删除.插入操作 链表的定义: 链表(linked list)是由一组被称为结点的数据元素组成的数据结构,每个结点都包含结点本身的信息和指向下一个结点的地址.由于每个结 ...

  3. Python可迭代对象中的添加和删除(add,append,pop,remove,insert)

    list: classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] classmates.append('Adam') //添加在末尾,没有add()方法 classmate ...

  4. 平衡二叉树,AVL树之图解篇

    学习过了二叉查找树,想必大家有遇到一个问题.例如,将一个数组{1,2,3,4}依次插入树的时候,形成了图1的情况.有建立树与没建立树对于数据的增删查改已经没有了任何帮助,反而增添了维护的成本.而只有建 ...

  5. 图解:平衡二叉树,AVL树

    学习过了二叉查找树,想必大家有遇到一个问题.例如,将一个数组{1,2,3,4}依次插入树的时候,形成了图1的情况.有建立树与没建立树对于数据的增删查改已经没有了任何帮助,反而增添了维护的成本.而只有建 ...

  6. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现

    0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 ...

  7. AVL树(三)之 Java的实现

    概要 前面分别介绍了AVL树"C语言版本"和"C++版本",本章介绍AVL树的Java实现版本,它的算法与C语言和C++版本一样.内容包括:1. AVL树的介绍 ...

  8. AVL树(一)之 图文解析 和 C语言的实现

    概要 本章介绍AVL树.和前面介绍"二叉查找树"的流程一样,本章先对AVL树的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.本篇实现的二叉查找树是C语言版的,后面章节再分别给出C++ ...

  9. AVL树之 Java的实现

    AVL树的介绍 AVL树是高度平衡的而二叉树.它的特点是:AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1. 上面的两张图片,左边的是AVL树,它的任何节点的两个子树的高度差别都<=1:而右边的不 ...

随机推荐

  1. mvc之URL篇

    一.根据路由系统生成友好的URL ActionLink(this HtmlHelper htmlHelper, string linkText, string actionName); 会根据当前的路 ...

  2. 2018-2019-2 20165212《网络对抗技术》Exp1 PC平台逆向破解

    2018-2019-2 20165212<网络对抗技术>Exp1  缓冲区溢出实验 实验点1:逆向及Bof基础实践 实践任务 用一个pwn1文件. 该程序正常执行流程是:main调用foo ...

  3. 实习第一周第一天:接口 extends是继承类,implement是实现接口,原接口里面的方法填充,方法名也是不变,重写override是父类的方法名不变,把方法体给改了

    一.定义 Java接口(Interface),是一系列方法的声明,是一些方法特征的集合,一个接口只有方法的特征没有方法的实现,因此这些方法可以在不同的地方被不同的类实现,而这些实现可以具有不同的行为( ...

  4. day37 mysql数据库学习

    3.什么是数据库 用来存储数据的仓库 数据是以文件的形式保存 海峰补充内容   ↓ 4 数据库服务器.数据管理系统.数据库.表与记录的关系(重点理解!!!) 记录:1 刘海龙  324245234 2 ...

  5. Oracle集合类型

    Oracle集合类型介绍   集合类型   1. 使用条件:    a. 单行单列的数据,使用标量变量 .     b. 单行多列数据,使用记录    c. 单列多行数据,使用集合        *集 ...

  6. 用C#通过反射实现动态调用WebService 告别Web引用(转载)

    我们都知道,调用WebService可以在工程中对WebService地址进行WEB引用,但是这确实很不方便.我想能够利用配置文件灵活调用WebService.如何实现呢? 用C#通过反射实现动态调用 ...

  7. svn 报错及解决

    报错: svn: E155015: One or more conflicts were produced while merging r68508:73308 into '[分支]' -- reso ...

  8. Angular 4.0 环境搭建

    1.安装node 2.angular cli安装 sudo npm install -g @angular/cli 3. 使用ng -v 查看安装结果 4. 创建项目 ng new helloworl ...

  9. net.sf.ezmorph.bean.MorphDynaBean cannot be cast to java.util.Map

    public static void main(String[] arg0) { String reString = "{" + "\"code\": ...

  10. 【C#】教你纯手工用C#实现SSH协议作为GIT服务端

    SSH(Secure Shell)是一种工作在应用层和传输层上的安全协议,能在非安全通道上建立安全通道.提供身份认证.密钥更新.数据校验.通道复用等功能,同时具有良好的可扩展性.本文从SSH的架构开始 ...