AVL树理解
AVL树理解
简介
我们知道,AVL树也是平衡树中的一种,是自带平衡条件的二叉树,始终都在维护树的高度,保持着树的高度为logN,同时把插入、查找、删除一个结点的时间复杂度的最好和最坏情况都维持在O(logN);增加和删除需要通过一次或者多次的树旋转来重新平衡这棵树。
其中规定每个结点的左子树和右子树的高度最多差1,也就是说任何结点的两个子树的最大高度为1。
性质
平衡树最重要的地方在于旋转,其中分为单旋转和双旋转,其中单旋转和双旋转又各分为两种子形式,分别为左单旋转,右单旋转,左右双旋转,右左双旋转;在左左和右右这样的单旋转的情况下,只需要进行一次旋转操作,但是在左右或者右左这样的双旋转的情况下,则需要进行二次旋转操作。
如图:
- 1,4为单旋转,1为左左,4为右右
- 2,3为双旋转,2为左右,3为右左
再看下面一张图:
- 左右(父亲结点在左边,子结点在右边):子结点先要经过一次左旋,变成左左的情况,再对父亲结点进行一次右旋,即可达到平衡;
- 右左(父亲结点在右边,子结点在左边):同理,先对子结点进行一次右旋,变成右右的情况,再对父亲结点进行一次左旋,即可达到平衡。
单旋转
这是一个左左的情况,因为是对称的,所以两者可以通过左右旋转相互到达;
可以发现的是,k2为失去平衡的树的根结点,k1为旋转后重新平衡的树的根结点,k1结点的右结点经过旋转连接到了k2的左结点上,此时,k2的左结点连接到k1的右结点,而k2则连到k1的右结点上面;
双旋转
上面是左右的情况,但是右左的情况虽然不是对称的, 但是情况是类似的;
我们先看子结点的部分,也就是以k1为父结点的部分,此时k1为失去平衡的树的根结点,k2为进行旋转以后平衡树的根结点,经过左旋转以后变成了以k2为父结点,k1为左子结点的部分,此时树变成了k3为失去平衡的树根结点,k2变成经过旋转以后平衡树的根结点,所以在旋转时,可以把k1看作是一个整体,把k2的右子结点连接到k3的左子结点上面,再将k3当作一个整体连接到k2的右子结点上面。
实现
TreeNode.hpp
//
// TreeNode.hpp
// AVL
//
// Created by George on 16/10/7.
// Copyright © 2016年 George. All rights reserved.
//
#ifndef TreeNode_hpp
#define TreeNode_hpp
namespace AVL {
template<class T>
class TreeNode {
public:
TreeNode(T value, int height = 0) : value(value), height(height), left(nullptr), right(nullptr){};
T value;
int height;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
};
template<class T>
class AVLTree {
public:
AVLTree() = default;
AVLTree(TreeNode<T>* ptr) : _root(ptr){};
~AVLTree();
void Insert(T value);
TreeNode<T>* find(T value);
void Delete(T value);
void Traversal();
private:
TreeNode<T> * _root;
void insertNode(TreeNode<T>* &root, T value);
TreeNode<T>* find(TreeNode<T>* root, T value);
void deleteNode(TreeNode<T>* &root, T value);
void traversal(TreeNode<T>* root);
int height(TreeNode<T>* node) const;
void singleRotateWithLeftChild(TreeNode<T>* &node);
void singleRotateWithRightChild(TreeNode<T>* &node);
void doubleRotateWithLeftRightChild(TreeNode<T>* &node);
void doubleRotateWithRightLeftChild(TreeNode<T>* &node);
};
void insertTest();
void deleteTest();
void searchTest();
void traversalTest();
}
#endif /* TreeNode_hpp */
TreeNode.cpp
//
// TreeNode.cpp
// AVL
//
// Created by George on 16/10/7.
// Copyright © 2016年 George. All rights reserved.
//
#include "TreeNode.hpp"
#include <string>
#include <iostream>
namespace AVL {
template<class T>
void LogNode(TreeNode<T> *node) {
std::cout << "value :" << node->value << ", height :" << node->height << std::endl;
}
std::string GetInputString(const std::string content) {
std::cout << content << " :";
std::string input;
std::cin >> input;
return input;
}
/*------------------------------AVLTree-------------------------------*/
template<class T>
int AVLTree<T>::height(TreeNode<T> *node) const {
return node == nullptr ? -1 : node->height;
}
template<class T>
void AVLTree<T>::singleRotateWithLeftChild(TreeNode<T>* &node) {
TreeNode<T>* lNode = node->left;
node->left = lNode->right;
lNode->right = node;
node->height = std::max(height(node->left), height(node->right)) + 1;
lNode->height = std::max(height(lNode->left), height(lNode->right)) + 1;
node = lNode;
}
template<class T>
void AVLTree<T>::singleRotateWithRightChild(TreeNode<T>* &node) {
TreeNode<T>* rNode = node->right;
node->right = rNode->left;
rNode->left = node;
node->height = std::max(height(node->left), height(node->right)) + 1;
rNode->height = std::max(height(rNode->left), height(rNode->right)) + 1;
node = rNode;
}
template<class T>
void AVLTree<T>::doubleRotateWithLeftRightChild(TreeNode<T>* &node) {
singleRotateWithRightChild(node->left);
singleRotateWithLeftChild(node);
}
template<class T>
void AVLTree<T>::doubleRotateWithRightLeftChild(TreeNode<T>* &node) {
singleRotateWithLeftChild(node->right);
singleRotateWithRightChild(node);
}
template<class T>
void AVLTree<T>::insertNode(TreeNode<T>* &root, T value) {
if (!root)
root = new TreeNode<T>(value);
if (value < root->value) {
insertNode(root->left, value);
if (height(root->left) - height(root->right) == 2) {
if (value < root->left->value)
singleRotateWithLeftChild(root);
else
doubleRotateWithLeftRightChild(root);
}
}
else if (value > root->value) {
insertNode(root->right, value);
if (height(root->right) - height(root->left) == 2) {
if (value > root->right->value)
singleRotateWithRightChild(root);
else
doubleRotateWithRightLeftChild(root);
}
}
root->height = std::max(height(root->left), height(root->right)) + 1;
}
template<class T>
TreeNode<T>* AVLTree<T>::find(TreeNode<T>* root, T value) {
if (root == nullptr)
return nullptr;
if (value < root->value)
return find(root->left, value);
else if (value > root->value)
return find(root->right, value);
else
return root;
}
template<class T>
void AVLTree<T>::deleteNode(TreeNode<T> *&root, T value) {
if (root == nullptr) return ;
if (value < root->value) {
deleteNode(root->left, value);
if (height(root->right) - height(root->left) == 2) {
// 判断是否存在右边子结点的左子结点
if (root->right->left && height(root->right->left) > height(root->right->right))
doubleRotateWithRightLeftChild(root);
else
singleRotateWithRightChild(root);
}
}
else if (value > root->value) {
deleteNode(root->right, value);
if (height(root->left) - height(root->right) == 2) {
// 判断是否存在左边子结点的右子结点
if (root->left->right && height(root->left->right) > height(root->left->left))
doubleRotateWithLeftRightChild(root);
else
singleRotateWithLeftChild(root);
}
}
else {
// 存在两个子结点
if (root->left && root->right) {
TreeNode<T>* ptr = root->right;
// 找到右子树中最小的结点
while (ptr->left != nullptr) {
ptr = ptr->left;
}
// 替换值
root->value = ptr->value;
// 删除右子树中最小值的结点
deleteNode(root->right, ptr->value);
if (height(root->left) - height(root->right) == 2) {
if (root->left->right && height(root->left->right) > height(root->left->left))
doubleRotateWithLeftRightChild(root);
else
singleRotateWithLeftChild(root);
}
}
else { // 存在一个结点或没有结点
TreeNode<T>* ptr = root;
if (root->left == nullptr)
root = root->right;
else if (root->right == nullptr)
root = root->left;
delete ptr;
ptr = nullptr;
}
}
if (root) {
root->height = std::max(height(root->left), height(root->right)) + 1;
}
}
template<class T>
void AVLTree<T>::traversal(TreeNode<T>* root) {
if (!root) return;
traversal(root->left);
LogNode(root);
traversal(root->right);
}
template<class T>
void AVLTree<T>::Insert(T value) {
insertNode(_root, value);
}
template<class T>
TreeNode<T>* AVLTree<T>::find(T value) {
return find(_root, value);
}
template<class T>
void AVLTree<T>::Delete(T value) {
deleteNode(_root, value);
}
template<class T>
void AVLTree<T>::Traversal() {
traversal(_root);
}
/*------------------------------Test-------------------------------*/
static AVLTree<int>* tree = new AVLTree<int>();
void insertTest() {
for (int i = 1; i <= 10 ; i++) {
tree->Insert(i);
}
}
void deleteTest() {
std::string input = GetInputString("Please input the delete value");
int value = atoi(input.c_str());
tree->Delete(value);
}
void searchTest() {
std::string input = GetInputString("Please input the search value");
int value = atoi(input.c_str());
TreeNode<int>* node = tree->find(value);
LogNode(node);
}
void traversalTest() {
tree->Traversal();
}
}
main.cpp
//
// main.cpp
// AVL
//
// Created by George on 16/10/7.
// Copyright © 2016年 George. All rights reserved.
//
#include <iostream>
#include "TreeNode.hpp"
int main(int argc, const char * argv[]) {
// insert code here...
AVL::insertTest();
AVL::traversalTest();
AVL::deleteTest();
AVL::traversalTest();
AVL::searchTest();
return 0;
}
运行结果
应用
因为旋转消耗的时间较多,所以适用于插入删除次数较少的,比如windows对进程地址空间的管理就用到了AVL。
AVL树理解的更多相关文章
- AVL树的左旋右旋理解 (转)
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).增加和删除可能需要通过一次或多 ...
- AVL树的理解及自写AVL树
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).增加和删除可能需要通过一次或多 ...
- 以AVL树为例理解二叉树的旋转(Rotate)操作
树旋转是在二叉树中的一种子树调整操作, 每一次旋转并不影响对该二叉树进行中序遍历的结果. 树旋转通常应用于需要调整树的局部平衡性的场合. 树旋转包括两个不同的方式, 分别是左旋转和右旋转. 两种旋转呈 ...
- 06-看图理解数据结构与算法系列(AVL树)
AVL树 AVL树,也称平衡二叉搜索树,AVL是其发明者姓名简写.AVL树属于树的一种,而且它也是一棵二叉搜索树,不同的是他通过一定机制能保证二叉搜索树的平衡,平衡的二叉搜索树的查询效率更高. AVL ...
- 对于AVL树和红黑树的理解
AVL又称(严格)高度平衡的二叉搜索树,也叫二叉查找树.平衡二叉树.window对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树是非严格平衡二叉树,统计性能要好于平衡二叉树.广泛的在C++的STL中,ma ...
- 深入理解索引和AVL树、B-树、B+树的关系
目录 什么是索引 索引的分类 索引和AVL树.B-树.B+树的关系 AVL树.红黑树 B-树 B+树 SQL和NoSQL索引 什么是索引 索引时数据库的一种数据结构,数据库与索引的关系可以看作书籍和目 ...
- 算法与数据结构(十一) 平衡二叉树(AVL树)
今天的博客是在上一篇博客的基础上进行的延伸.上一篇博客我们主要聊了二叉排序树,详情请戳<二叉排序树的查找.插入与删除>.本篇博客我们就在二叉排序树的基础上来聊聊平衡二叉树,也叫AVL树,A ...
- 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 ...
- PAT树_层序遍历叶节点、中序建树后序输出、AVL树的根、二叉树路径存在性判定、奇妙的完全二叉搜索树、最小堆路径、文件路由
03-树1. List Leaves (25) Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top do ...
随机推荐
- 【算法学习】Fhq-Treap(无旋Treap)
Treap——大名鼎鼎的随机二叉查找树,以优异的性能和简单的实现在OIer们中广泛流传. 这篇blog介绍一种不需要旋转操作来维护的Treap,即无旋Treap,也称Fhq-Treap. 它的巧妙之处 ...
- 虚拟机使用主机ss代理
环境Linux mint 设置好主机ss代理,并开启[允许来自局域网的链接] 在Linux虚拟机的system setting-network手动设置代理 地址全部填入刚刚的主机地址,端口号为主机ss ...
- 关于mysql的wait_timeout参数 设置不生效的问题【转】
关于wait_timeout 有一次去online set wait_timeout 的时候发现改了不生效,如下: mysql> show variables like 'wait_timeou ...
- 十五、springboot集成定时任务(Scheduling Tasks)(二)之(线程配置)
配置类: /** * 定时任务线程配置 * */ @Configuration public class SchedulerConfig implements SchedulingConfigurer ...
- SQLAlchemy-方言(Dialects)
一: Dialects 文档是分为三个部分: SQLAlchemy ORM, SQLAlchemy Core, and Dialects. SQLAlchemy ORM:在SQLAlchemy ORM ...
- linux java配置
1.java配置 配置环境变量在/etc/profile下增加# set Java environmentJAVA_HOME=/usr/share/jdk1.6.0_43PATH=$JAVA_HOME ...
- java基础32 List集合下的ArrayList集合
单例集合体系: ---------| collection 单例集合的根接口--------------| List 如果实现了list接口的集合类,具备的特点:有序,可重复 注:集合 ...
- 追MM与设计模式
1.FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了.麦当劳和肯德基就是生产鸡翅 ...
- Linux学习笔记:ps -ef、ps aux、kill -9
一.查看进程命令 1.ps命令 Linux中的ps命令是Process Status的缩写. ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程. ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻 ...
- 20165333实验一 JAVA开发环境的熟悉
JAVA开发环境的熟悉-1 1建立"自己学号exp1"的目录 2 在"自己学号exp1"目录下建立src,bin等目录 3 javac,java的执行在&quo ...