AVL树Python实现(使用递推实现添加与删除)
# 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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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++ ...
- 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
- magento建立多语言网站
默认Magento仅仅有English语言包,所以如果想也显示中文,就要安装中文语言包. 步骤: 1. 首先,去http://www.magentocommerce.com/langs/list/下载 ...
- xmodmap: unable to open display '' Error: Couldn't connect to XServer passing null display
/********************************************************************************* * xmodmap: unable ...
- 小程序引入多个e-charts
小程序引入e-charts图表 这里是狗尾草第一次发表掘金文章,日后望各位大佬多多支持~ 前言:运营助手,见名知意,没有图表数据的展示,看上去是有多空白.因此,俺们UI做了很好的交互,一个页面来了4个 ...
- chapter02 K近邻分类器对Iris数据进行分类预测
寻找与待分类的样本在特征空间中距离最近的K个已知样本作为参考,来帮助进行分类决策. 与其他模型最大的不同在于:该模型没有参数训练过程.无参模型,高计算复杂度和内存消耗. #coding=utf8 # ...
- java面试题12
1. jsp与servlet的区分? 答:Servlet和JSP都是基于java语言上的动态网页技术,Servlet程序其实就是java程序,只不过它所使用的类库为JAVA Servlet API, ...
- hdu2060-2062
hdu 2060 斯诺克,读懂题意直接模拟 #include<stdio.h> int main(){ int N; ]; a[]=; ;i<=;i++){ a[i]=(-i)*i/ ...
- 【BZOJ1703】【usaco2007margold】ranking the cows 奶牛的魅力排名
想的时间比较长所以看题解了= = 原题: Fj有N(N<=1000)头牛,每头牛都有独一无二的正整数 魅力值,Fj想让他们按 魅力值排序. Fj已经知道M(1<=M<=10000)对 ...
- AGC014E Blue and Red Tree
题意 There is a tree with \(N\) vertices numbered \(1\) through \(N\). The \(i\)-th of the \(N−1\) edg ...
- Java Web HelloWorld!
距离上次做Java Web开发已经两年多了,我几乎忘得一干二净……都忘记咋搭建环境了……,然后Eclipse官网莫名其妙的挂掉.幸好电脑里还有份两年前的开发环境备份…… 重拾Java Web开发啊,说 ...
- BT601. BT709色彩空间
参考:http://blog.csdn.net/mao0514/article/details/16958873