高度为 h 的 AVL 树,节点数 N 最多2^h − 1: 最少N(h)=N(h− 1) +N(h− 2) + 1. 最少节点数n 如以斐波那契数列可以用数学归纳法证明: 即: N(0) = 0 (表示 AVL Tree 高度为0的节点总数) N(1) = 1 (表示 AVL Tree 高度为1的节点总数) N(2) = 2 (表示 AVL Tree 高度为2的节点总数) N(h)=N(h− 1) +N(h− 2) + 1 (表示 AVL Tree 高度为h的节点总数)     #includ

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次树旋转来重新平衡这个树.AVL树得名于它的发明者G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis,他们在1962年的论文<An algorithm for the organization of information>中发表了它. 节点的平衡因子是它的左子树的高度减去它的右子树的

http://www.cnblogs.com/heqile/archive/2011/11/28/2265713.html 看完了<数据结构与算法分析(C++描述)>的4.4节AVL树,做一个总结,整理一下自己实现删除算法的思路.(注:本文中图片均来自<数据结构与算法分析(C++描述)>) AVL(Adelson-Velskii and Landis,由阿德尔森一维尔斯和兰迪斯在1962年提出,因此得名)树是带有平衡条件(balance condition)的二叉查找树. 我们知道

C - 万恶的二叉树 Crawling in process... Crawling failed Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 2193 Description An AVL tree is a kind of balanced binary search tree. Named after their invento

AVL树是有平衡条件的二叉搜索树.这个平衡条件必须容易保持,而且需要保证树的深度是O(logN). AVL=BBST 作为二叉搜索树的最后一部分,我们来介绍最为经典的一种平衡二叉搜索树:AVL树.回顾此前的几节,我们首先介绍的是二叉查找树BST.然而我们也能感受到,尽管从同时兼顾高效的静态操作 和动态操作的角度讲,BST相对此前简单的向量和链表已经具有某种优势和潜质,但是毕竟它并不能保证这一点.其原因在于 它的高度,无论是从平均情况 还是最坏情况都不能保证做到足够的低,具体来说也就是做到logN

1.AVL树 带有平衡条件的二叉查找树,所以它必须满足条件: 1 是一棵二叉查找树 2 满足平衡条件 1.1 平衡条件: 1)严格的平衡条件:每个节点都必须有相同高度的左子树和右子树(过于严格而不被使用). 2)AVL树的平衡条件:每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树(空树的高度定义为-1) 1.2 特点: 严格的高度平衡,使得AVL树在查找时耗费时间更少.它理论上的时间复杂度为O(logN). 虽然二叉查找树的平均时间也为O(logN),但是二叉查找树并不平衡,它的最坏情况是所有

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次树旋转来重新平衡这个树.AVL树得名于它的发明者G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis,他们在1962年的论文<An algorithm for the organization of information>中发表了它. 节点的平衡因子是它的左子树的高度减去它的右子树的

1.AVL树: 1)其左子树(TL)与右子树(TR)是AVL树: 2)|HL-HR|<=1,其中HL和HR是TL和TR的高度: 3)高度为h的AVL树,结点数2*h-1. AVL树查找,插入,删除在平均和最坏情况下都是O(logn),插入和删除可能需要一次或多次旋转重新达到平衡.AVL树的旋转平衡思路:以不平衡点为根的子树高度应保持不变,新结点插入后,向根回溯到第一个原平衡因 子不为0的结点.旋转方法如下: 1)LL型:左旋转

定义:一棵AVL树或者是空树,或者是具有下列性质的二叉搜索树:它的左子树和右子树都是AVL树,且左右子树的高度之差的绝对值不超过1 AVL树失衡旋转总结: 假如以T为根的子树失衡.定义平衡因子为 H(left) – H(right) = bf (平衡因子,balance factor),T的左子树为L,右子树为R: 情形1:如果 bf(T) = 2,且bf(L)=1, 执行右旋转,高度减1: 情形2:如果 bf(T) =2 ,且bf(L)= -1, 执行先左后右旋转,高度减1: 情形3:如果 b

一.AVL树简介 AVL树是一种平衡的二叉查找树. 平衡二叉树(AVL 树)是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉排序树:    1它的左子树和右子树都是平衡二叉树,    2且左子树和右子树高度之差的绝对值不超过 1. 定义平衡因子(BF)为该结点左子树的高度减去右子树的高度所得的高度差:AVL 树任一结点平衡因子只能取-1,0,1: 二.AVL树插入 插入:先查找被插入元素,如果存在,则不操作:如果不存在,则插入. 插入后就是调整和选择的问题. 我们先看一下我们会面临怎么样的问题: 离插入点最

1.What is AVL tree? AVL tree 是一种特殊的二叉查找树,,首先我们要在树中引入平衡因子balance,表示结点右子树的高度减去左子树的高度差(右-左),对于一棵AVL树要么它是一棵空树,要么它是一棵高度平衡的二叉查找树,平衡因子balance绝对值不超过1                                     非平衡的二叉查找树                                                            平衡的

@ 目录 一.背景 二.平衡二分搜索树---AVL树 2.1 AVL树的基本概念 结点 高度 平衡因子 2.2 AVL树的验证 三.旋转操作 3.1 L L--需要通过右旋操作 3.2 R R--需要通过左旋操作 3.3 L R--需要先通过左旋再右旋操作 2.4 R L--需要先通过右旋再左旋操作 四.AVL树完整代码实现 一.背景 二叉树是一种常用的数据结构,更是实现众多算法的一把利器.(可参考<自己动手作图深入理解二叉树.满二叉树及完全二叉树>) 二分搜索树(Binary Search

欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处http://www.cnblogs.com/nullzx/ 1. AVL定义 AVL树是一种改进版的搜索二叉树.对于一般的搜索二叉树而言,如果数据恰好是按照从小到大的顺序或者从大到小的顺序插入的,那么搜索二叉树就对退化成链表,这个时候查找,插入和删除的时间都会上升到O(n),而这对于海量数据而言,是我们无法忍受的.即使是一颗由完全随机的数据构造成的搜索二叉树,从统计角度去分析,在进行若甘次的插入和删除操作,这个搜索二叉树的高度也不能令人满意.这个

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 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 AVL树简介 AVL树的名字来源于它的发明作者G.M. Adelson-Velsk

平衡二叉树(AVL树)定义如下:平衡二叉树或者是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉排序树: (1)它的左子树和右子树的高度之差绝对值不超过1: (2)它的左子树和右子树都是平衡二叉树. AVL树避免了平衡二叉树初始序列有序建立的类似单链表情况,提高了查找效率. 1.AVL树的相关参量定义 #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<windows.h> #d

03-树1. List Leaves (25) Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (<=10) wh

1.AVL树是带有平衡条件的二叉查找树. 2.AVL树的每个节点高度最多相差1. 3.AVL树实现的难点在于插入或删除操作.由于插入和删除都有可能破坏AVL树高度最多相差1的特性,所以当特性被破坏时需要通过旋转方式调整树结构.具体旋转方式有以下4种,举例说明如下: LL型: 6                                                   5 /          右转                         /        \ 5        

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. 旋转 如果在AVL树中进行插入或删除节点后,可能导致AVL树失去平衡.这种失去平衡的可以概括为4种姿态:LL(左左),LR(左右),RR(右右)和RL(右左).下面给出它们的示意图: 1) LL:LeftLeft,也称为"左左".插入或删除一个节点后,根节点的左子树的左子树还有非空子节点,导致"根的左子树的高度"比"根的右子树的高度"大2,导致AVL树失去

二叉查找树(BSTree)中进行查找.插入和删除操作的时间复杂度都是O(h),其中h为树的高度.BST的高度直接影响到操作实现的性能,最坏情况下,二叉查找树会退化成一个单链表,比如插入的节点序列本身就有序,这时候性能会下降到O(n).可见在树的规模固定的前提下,BST的高度越低越好. >>平衡二叉树 平衡二叉树是计算机科学中的一类改进的二叉查找树.平衡二叉树具有以下性质: (1)一棵空树是平衡二叉树 (2)如果树不为空,它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 二叉搜索树的深度与搜索效率 我们在树, 二叉树, 二叉搜索树中提到,一个有n个节点的二叉树,它的最小深度为log(n),最大深度为n.比如下面两个二叉树: 深度为n的二叉树 深度为log(n)的二叉树 这两个二叉树同时也是二叉搜索树(参考树, 二叉树, 二叉搜索树).注意,log以2为基底.log(n)是指深度的量级.根据我们对深度的定义,精确的最小深度为floor(log(n)