数据结构—AVL树

AVL树的介绍

它是最先发明的自平衡二叉查找树,也被称为高度平衡树。相比于”二叉查找树”,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。

数据结构—AVL树_第1张图片
image.png

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;而右边的不是AVL树,因为7的两颗子树的高度相差为2(以2为根节点的树的高度是3,而以8为根节点的树的高度是1)。

AVL树的查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O(logn)。

如果在AVL树中插入或删除节点后,使得高度之差大于1。此时,AVL树的平衡状态就被破坏,它就不再是一棵二叉树;为了让它重新维持在一个平衡状态,就需要对其进行旋转处理。学AVL树,重点的地方也就是它的旋转算法;

1.节点

1.1 定义

typedef struct AVLTreeNode{
    int key; // 关键字(键值)
    int height;
    struct AVLTreeNode *left; // 左孩子
    struct AVLTreeNode *right; // 右孩子
}Node, *AVLTree;

1.2 节点的创建

/*
* 创建AVL树结点。
*
* 参数说明:
* key 是键值。
* left 是左孩子。
* right 是右孩子。
*/
static Node* avltree_create_node(int key, Node *left, Node* right)
{
    Node* p;

    if ((p = (Node *)malloc(sizeof(Node))) == NULL)
        return NULL;
    p->key = key;
    p->height = 0;
    p->left = left;
    p->right = right;

    return p;
}

1.3 树的高度

#define HEIGHT(p) ( (p==NULL) ? -1 : (((Node *)(p))->height) )
#define MAX(a, b) ( (a) > (b) ? (a) : (b) )

/*
* 获取AVL树的高度
*/
int avltree_height(AVLTree tree)
{
    return HEIGHT(tree);
}

关于高度,有的将”空二叉树的高度定义为-1”,我们这里的定义:树的高度为最大层次。即空的二叉树的高度是0,非空树的高度等于它的最大层次(根的层次为1,根的子节点为第2层,依次类推)。

1.4 比较大小

#define MAX(a, b) ( (a) > (b) ? (a) : (b) )

2. 旋转

前面说过,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)。如下示意图:


数据结构—AVL树_第2张图片
image.png

上图中的4棵树都是”失去平衡的AVL树”,从左往右的情况依次是:LL、LR、RL、RR。除了上面的情况之外,还有其它的失去平衡的AVL树,如下图:


数据结构—AVL树_第3张图片
image.png

上面的两张图都是为了便于理解,而列举的关于”失去平衡的AVL树”的例子。总的来说,AVL树失去平衡时的情况一定是LL、LR、RL、RR这4种之一,它们都由各自的定义:

(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树失去了平衡。
例如,在上面LL情况中,由于”根节点(8)的左子树(4)的左子树(2)还有非空子节点”,而”根节点(8)的右子树(12)没有子节点”;导致”根节点(8)的左子树(4)高度”比”根节点(8)的右子树(12)”高2。

(2) LR:LeftRight,也称为”左右”。插入或删除一个节点后,根节点的左子树的右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树失去了平衡。
例如,在上面LR情况中,由于”根节点(8)的左子树(4)的左子树(6)还有非空子节点”,而”根节点(8)的右子树(12)没有子节点”;导致”根节点(8)的左子树(4)高度”比”根节点(8)的右子树(12)”高2。

(3) RL:RightLeft,称为”右左”。插入或删除一个节点后,根节点的右子树的左子树还有非空子节点,导致”根的右子树的高度”比”根的左子树的高度”大2,导致AVL树失去了平衡。
例如,在上面RL情况中,由于”根节点(8)的右子树(12)的左子树(10)还有非空子节点”,而”根节点(8)的左子树(4)没有子节点”;导致”根节点(8)的右子树(12)高度”比”根节点(8)的左子树(4)”高2。

(4) RR:RightRight,称为”右右”。插入或删除一个节点后,根节点的右子树的右子树还有非空子节点,导致”根的右子树的高度”比”根的左子树的高度”大2,导致AVL树失去了平衡。
例如,在上面RR情况中,由于”根节点(8)的右子树(12)的右子树(14)还有非空子节点”,而”根节点(8)的左子树(4)没有子节点”;导致”根节点(8)的右子树(12)高度”比”根节点(8)的左子树(4)”高2。

前面说过,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。AVL失去平衡之后,可以通过旋转使其恢复平衡,下面分别介绍”LL(左左),LR(左右),RR(右右)和RL(右左)”这4种情况对应的旋转方法。

2.1 LL的旋转

LL失去平衡的情况,可以通过一次旋转让AVL树恢复平衡。如下图:


数据结构—AVL树_第4张图片
image.png

图中左边是旋转之前的树,右边是旋转之后的树。从中可以发现,旋转之后的树又变成了AVL树,而且该旋转只需要一次即可完成。

对于LL旋转,你可以这样理解为:LL旋转是围绕”失去平衡的AVL根节点”进行的,也就是节点k2;而且由于是LL情况,即左左情况,就用手抓着”左孩子,即k1”使劲摇。将k1变成根节点,k2变成k1的右子树,”k1的右子树”变成”k2的左子树”。

/*
* LL:左左对应的情况(左单旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* left_left_rotation(AVLTree k2)
{
    AVLTree k1;

    k1 = k2->left;
    k2->left = k1->right;
    k1->right = k2;

    k2->height = MAX( HEIGHT(k2->left), HEIGHT(k2->right)) + 1;
    k1->height = MAX( HEIGHT(k1->left), k2->height) + 1;

    return k1;
}

2.2 RR的旋转

理解了LL之后,RR就相当容易理解了。RR是与LL对称的情况!RR恢复平衡的旋转方法如下:


数据结构—AVL树_第5张图片
image.png

图中左边是旋转之前的树,右边是旋转之后的树。RR旋转也只需要一次即可完成。

RR的旋转代码

/*
* RR:右右对应的情况(右单旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* right_right_rotation(AVLTree k1)
{
    AVLTree k2;

    k2 = k1->right;
    k1->right = k2->left;
    k2->left = k1;

    k1->height = MAX( HEIGHT(k1->left), HEIGHT(k1->right)) + 1;
    k2->height = MAX( HEIGHT(k2->right), k1->height) + 1;

    return k2;
}

2.3 LR的旋转

LR失去平衡的情况,需要经过两次旋转才能让AVL树恢复平衡。如下图:


数据结构—AVL树_第6张图片
image.png

第一次旋转是围绕”k1”进行的”RR旋转”,第二次是围绕”k3”进行的”LL旋转”。

LR的旋转代码

/*
* LR:左右对应的情况(左双旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* left_right_rotation(AVLTree k3)
{
    k3->left = right_right_rotation(k3->left);

    return left_left_rotation(k3);
}

2.4 RL的旋转

RL是与LR的对称情况!RL恢复平衡的旋转方法如下:


数据结构—AVL树_第7张图片
image.png

第一次旋转是围绕”k3”进行的”LL旋转”,第二次是围绕”k1”进行的”RR旋转”。

RL的旋转代码

/*
* RL:右左对应的情况(右双旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* right_left_rotation(AVLTree k1)
{
    k1->right = left_left_rotation(k1->right);

    return right_right_rotation(k1);
}

3. 插入

插入节点的代码

/*
* 将结点插入到AVL树中,并返回根节点
*
* 参数说明:
* tree AVL树的根结点
* key 插入的结点的键值
* 返回值:
* 根节点
*/
Node* avltree_insert(AVLTree tree, int key)
{
    if (tree == NULL)
    {
        // 新建节点
        tree = avltree_create_node(key, NULL, NULL);
        if (tree==NULL)
        {
            printf("ERROR: create avltree node failed!\n");
            return NULL;
        }
    }
    else if (key < tree->key) // 应该将key插入到"tree的左子树"的情况
    {
        tree->left = avltree_insert(tree->left, key);
        // 插入节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->left) - HEIGHT(tree->right) == 2)
        {
            if (key < tree->left->key)
                tree = left_left_rotation(tree);
            else
                tree = left_right_rotation(tree);
        }
    }
    else if (key > tree->key) // 应该将key插入到"tree的右子树"的情况
    {
        tree->right = avltree_insert(tree->right, key);
        // 插入节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->right) - HEIGHT(tree->left) == 2)
        {
            if (key > tree->right->key)
                tree = right_right_rotation(tree);
            else
                tree = right_left_rotation(tree);
        }
    }
    else //key == tree->key)
    {
        printf("添加失败:不允许添加相同的节点!\n");
    }

    tree->height = MAX( HEIGHT(tree->left), HEIGHT(tree->right)) + 1;

    return tree;
}

4. 删除

删除节点的代码

/*
* 删除结点(z),返回根节点
*
* 参数说明:
* ptree AVL树的根结点
* z 待删除的结点
* 返回值:
* 根节点
*/
static Node* delete_node(AVLTree tree, Node *z)
{
    // 根为空 或者 没有要删除的节点,直接返回NULL。
    if (tree==NULL || z==NULL)
        return NULL;

    if (z->key < tree->key) // 待删除的节点在"tree的左子树"中
    {
        tree->left = delete_node(tree->left, z);
        // 删除节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->right) - HEIGHT(tree->left) == 2)
        {
            Node *r = tree->right;
            if (HEIGHT(r->left) > HEIGHT(r->right))
                tree = right_left_rotation(tree);
            else
                tree = right_right_rotation(tree);
        }
    }
    else if (z->key > tree->key)// 待删除的节点在"tree的右子树"中
    {
        tree->right = delete_node(tree->right, z);
        // 删除节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->left) - HEIGHT(tree->right) == 2)
        {
            Node *l = tree->left;
            if (HEIGHT(l->right) > HEIGHT(l->left))
                tree = left_right_rotation(tree);
            else
                tree = left_left_rotation(tree);
        }
    }
    else // tree是对应要删除的节点。
    {
        // tree的左右孩子都非空
        if ((tree->left) && (tree->right))
        {
            if (HEIGHT(tree->left) > HEIGHT(tree->right))
            {
                // 如果tree的左子树比右子树高;
                // 则(01)找出tree的左子树中的最大节点
                // (02)将该最大节点的值赋值给tree。
                // (03)删除该最大节点。
                // 这类似于用"tree的左子树中最大节点"做"tree"的替身;
                // 采用这种方式的好处是:删除"tree的左子树中最大节点"之后,AVL树仍然是平衡的。
                Node *max = avltree_maximum(tree->left);
                tree->key = max->key;
                tree->left = delete_node(tree->left, max);
            }
            else
            {
                // 如果tree的左子树不比右子树高(即它们相等,或右子树比左子树高1)
                // 则(01)找出tree的右子树中的最小节点
                // (02)将该最小节点的值赋值给tree。
                // (03)删除该最小节点。
                // 这类似于用"tree的右子树中最小节点"做"tree"的替身;
                // 采用这种方式的好处是:删除"tree的右子树中最小节点"之后,AVL树仍然是平衡的。
                Node *min = avltree_maximum(tree->right);
                tree->key = min->key;
                tree->right = delete_node(tree->right, min);
            }
        }
        else
        {
            Node *tmp = tree;
            tree = tree->left ? tree->left : tree->right;
            free(tmp);
        }
    }

    return tree;
}

/*
* 删除结点(key是节点值),返回根节点
*
* 参数说明:
* tree AVL树的根结点
* key 待删除的结点的键值
* 返回值:
* 根节点
*/
Node* avltree_delete(AVLTree tree, int key)
{
    Node *z;

    if ((z = avltree_search(tree, key)) != NULL)
        tree = delete_node(tree, z);
    return tree;
}

AVL树的C实现

#include 

typedef struct AVLTreeNode{
    int key; // 关键字(键值)
    int height;
    struct AVLTreeNode *left; // 左孩子
    struct AVLTreeNode *right; // 右孩子
}Node, *AVLTree;


#define HEIGHT(p) ( (p==NULL) ? -1 : (((Node *)(p))->height) )
#define MAX(a, b) ( (a) > (b) ? (a) : (b) )

/*
* 获取AVL树的高度
*/
int avltree_height(AVLTree tree)
{
    return HEIGHT(tree);
}

/*
* 前序遍历"AVL树"
*/
void preorder_avltree(AVLTree tree)
{
    if(tree != NULL)
    {
        printf("%d ", tree->key);
        preorder_avltree(tree->left);
        preorder_avltree(tree->right);
    }
}


/*
* 中序遍历"AVL树"
*/
void inorder_avltree(AVLTree tree)
{
    if(tree != NULL)
    {
        inorder_avltree(tree->left);
        printf("%d ", tree->key);
        inorder_avltree(tree->right);
    }
}

/*
* 后序遍历"AVL树"
*/
void postorder_avltree(AVLTree tree)
{
    if(tree != NULL)
    {
        postorder_avltree(tree->left);
        postorder_avltree(tree->right);
        printf("%d ", tree->key);
    }
}

/*
* (递归实现)查找"AVL树x"中键值为key的节点
*/
Node* avltree_search(AVLTree x, int key)
{
    if (x==NULL || x->key==key)
        return x;

    if (key < x->key)
        return avltree_search(x->left, key);
    else
        return avltree_search(x->right, key);
}

/*
* (非递归实现)查找"AVL树x"中键值为key的节点
*/
Node* iterative_avltree_search(AVLTree x, int key)
{
    while ((x!=NULL) && (x->key!=key))
    {
        if (key < x->key)
            x = x->left;
        else
            x = x->right;
    }

    return x;
}

/*
* 查找最小结点:返回tree为根结点的AVL树的最小结点。
*/
Node* avltree_minimum(AVLTree tree)
{
    if (tree == NULL)
        return NULL;

    while(tree->left != NULL)
        tree = tree->left;
    return tree;
}

/*
* 查找最大结点:返回tree为根结点的AVL树的最大结点。
*/
Node* avltree_maximum(AVLTree tree)
{
    if (tree == NULL)
        return NULL;

    while(tree->right != NULL)
        tree = tree->right;
    return tree;
}

/*
* LL:左左对应的情况(左单旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* left_left_rotation(AVLTree k2)
{
    AVLTree k1;

    k1 = k2->left;
    k2->left = k1->right;
    k1->right = k2;

    k2->height = MAX( HEIGHT(k2->left), HEIGHT(k2->right)) + 1;
    k1->height = MAX( HEIGHT(k1->left), k2->height) + 1;

    return k1;
}

/*
* RR:右右对应的情况(右单旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* right_right_rotation(AVLTree k1)
{
    AVLTree k2;

    k2 = k1->right;
    k1->right = k2->left;
    k2->left = k1;

    k1->height = MAX( HEIGHT(k1->left), HEIGHT(k1->right)) + 1;
    k2->height = MAX( HEIGHT(k2->right), k1->height) + 1;

    return k2;
}

/*
* LR:左右对应的情况(左双旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* left_right_rotation(AVLTree k3)
{
    k3->left = right_right_rotation(k3->left);

    return left_left_rotation(k3);
}

/*
* RL:右左对应的情况(右双旋转)。
*
* 返回值:旋转后的根节点
*/
static Node* right_left_rotation(AVLTree k1)
{
    k1->right = left_left_rotation(k1->right);

    return right_right_rotation(k1);
}

/*
* 创建AVL树结点。
*
* 参数说明:
* key 是键值。
* left 是左孩子。
* right 是右孩子。
*/
static Node* avltree_create_node(int key, Node *left, Node* right)
{
    Node* p;

    if ((p = (Node *)malloc(sizeof(Node))) == NULL)
        return NULL;
    p->key = key;
    p->height = 0;
    p->left = left;
    p->right = right;

    return p;
}

/*
* 将结点插入到AVL树中,并返回根节点
*
* 参数说明:
* tree AVL树的根结点
* key 插入的结点的键值
* 返回值:
* 根节点
*/
Node* avltree_insert(AVLTree tree, int key)
{
    if (tree == NULL)
    {
        // 新建节点
        tree = avltree_create_node(key, NULL, NULL);
        if (tree==NULL)
        {
            printf("ERROR: create avltree node failed!\n");
            return NULL;
        }
    }
    else if (key < tree->key) // 应该将key插入到"tree的左子树"的情况
    {
        tree->left = avltree_insert(tree->left, key);
        // 插入节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->left) - HEIGHT(tree->right) == 2)
        {
            if (key < tree->left->key)
                tree = left_left_rotation(tree);
            else
                tree = left_right_rotation(tree);
        }
    }
    else if (key > tree->key) // 应该将key插入到"tree的右子树"的情况
    {
        tree->right = avltree_insert(tree->right, key);
        // 插入节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->right) - HEIGHT(tree->left) == 2)
        {
            if (key > tree->right->key)
                tree = right_right_rotation(tree);
            else
                tree = right_left_rotation(tree);
        }
    }
    else //key == tree->key)
    {
        printf("添加失败:不允许添加相同的节点!\n");
    }

    tree->height = MAX( HEIGHT(tree->left), HEIGHT(tree->right)) + 1;

    return tree;
}

/*
* 删除结点(z),返回根节点
*
* 参数说明:
* ptree AVL树的根结点
* z 待删除的结点
* 返回值:
* 根节点
*/
static Node* delete_node(AVLTree tree, Node *z)
{
    // 根为空 或者 没有要删除的节点,直接返回NULL。
    if (tree==NULL || z==NULL)
        return NULL;

    if (z->key < tree->key) // 待删除的节点在"tree的左子树"中
    {
        tree->left = delete_node(tree->left, z);
        // 删除节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->right) - HEIGHT(tree->left) == 2)
        {
            Node *r = tree->right;
            if (HEIGHT(r->left) > HEIGHT(r->right))
                tree = right_left_rotation(tree);
            else
                tree = right_right_rotation(tree);
        }
    }
    else if (z->key > tree->key)// 待删除的节点在"tree的右子树"中
    {
        tree->right = delete_node(tree->right, z);
        // 删除节点后,若AVL树失去平衡,则进行相应的调节。
        if (HEIGHT(tree->left) - HEIGHT(tree->right) == 2)
        {
            Node *l = tree->left;
            if (HEIGHT(l->right) > HEIGHT(l->left))
                tree = left_right_rotation(tree);
            else
                tree = left_left_rotation(tree);
        }
    }
    else // tree是对应要删除的节点。
    {
        // tree的左右孩子都非空
        if ((tree->left) && (tree->right))
        {
            if (HEIGHT(tree->left) > HEIGHT(tree->right))
            {
                // 如果tree的左子树比右子树高;
                // 则(01)找出tree的左子树中的最大节点
                // (02)将该最大节点的值赋值给tree。
                // (03)删除该最大节点。
                // 这类似于用"tree的左子树中最大节点"做"tree"的替身;
                // 采用这种方式的好处是:删除"tree的左子树中最大节点"之后,AVL树仍然是平衡的。
                Node *max = avltree_maximum(tree->left);
                tree->key = max->key;
                tree->left = delete_node(tree->left, max);
            }
            else
            {
                // 如果tree的左子树不比右子树高(即它们相等,或右子树比左子树高1)
                // 则(01)找出tree的右子树中的最小节点
                // (02)将该最小节点的值赋值给tree。
                // (03)删除该最小节点。
                // 这类似于用"tree的右子树中最小节点"做"tree"的替身;
                // 采用这种方式的好处是:删除"tree的右子树中最小节点"之后,AVL树仍然是平衡的。
                Node *min = avltree_maximum(tree->right);
                tree->key = min->key;
                tree->right = delete_node(tree->right, min);
            }
        }
        else
        {
            Node *tmp = tree;
            tree = tree->left ? tree->left : tree->right;
            free(tmp);
        }
    }

    return tree;
}

/*
* 删除结点(key是节点值),返回根节点
*
* 参数说明:
* tree AVL树的根结点
* key 待删除的结点的键值
* 返回值:
* 根节点
*/
Node* avltree_delete(AVLTree tree, int key)
{
    Node *z;

    if ((z = avltree_search(tree, key)) != NULL)
        tree = delete_node(tree, z);
    return tree;
}

/*
* 销毁AVL树
*/
void destroy_avltree(AVLTree tree)
{
    if (tree==NULL)
        return ;

    if (tree->left != NULL)
        destroy_avltree(tree->left);
    if (tree->right != NULL)
        destroy_avltree(tree->right);

    free(tree);
}

/*
* 打印"AVL树"
*
* tree -- AVL树的节点
* key -- 节点的键值
* direction -- 0,表示该节点是根节点;
* -1,表示该节点是它的父结点的左孩子;
* 1,表示该节点是它的父结点的右孩子。
*/
void print_avltree(AVLTree tree, int key, int direction)
{
    if(tree != NULL)
    {
        if(direction==0) // tree是根节点
            printf("%2d is root\n", tree->key, key);
        else // tree是分支节点
            printf("%2d is %2d's %6s child\n", tree->key, key, direction==1?"right" : "left");

        print_avltree(tree->left, tree->key, -1);
        print_avltree(tree->right,tree->key, 1);
    }
}

static int arr[]= {3,2,1,4,5,6,7,16,15,14,13,12,11,10,8,9};
#define TBL_SIZE(a) ( (sizeof(a)) / (sizeof(a[0])) )

void main()
{
    int i,ilen;
    AVLTree root=NULL;

    printf("== 高度: %d\n", avltree_height(root));
    printf("== 依次添加: ");
    ilen = TBL_SIZE(arr);
    for(i=0; ikey);
    printf("== 最大值: %d\n", avltree_maximum(root)->key);
    printf("== 树的详细信息: \n");
    print_avltree(root, root->key, 0);


    i = 8;
    printf("\n== 删除根节点: %d", i);
    root = avltree_delete(root, i);

    printf("\n== 高度: %d", avltree_height(root));
    printf("\n== 中序遍历: ");
    inorder_avltree(root);
    printf("\n== 树的详细信息: \n");
    print_avltree(root, root->key, 0);

    // 销毁二叉树
    destroy_avltree(root);
}

数据结构—AVL树_第8张图片
image.png

测试程序的流程进行分析

  1. 新建AVL树
    新建AVL树的根节点root。
  2. 依次添加”3,2,1,4,5,6,7,16,15,14,13,12,11,10,8,9” 到AVL树中,过程如下。
    2.1、添加3,2
    添加3,2都不会破坏AVL树的平衡性。


    数据结构—AVL树_第9张图片
    image.png

2.2、 添加1
添加1之后,AVL树失去平衡(LL),此时需要对AVL树进行旋转(LL旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第10张图片
image.png

2.3 、添加4

添加4不会破坏AVL树的平衡性。


数据结构—AVL树_第11张图片
image.png

2.4、 添加5

添加5之后,AVL树失去平衡(RR),此时需要对AVL树进行旋转(RR旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第12张图片
image.png

2.5、 添加6

添加6之后,AVL树失去平衡(RR),此时需要对AVL树进行旋转(RR旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第13张图片
image.png

2.6、 添加7

添加7之后,AVL树失去平衡(RR),此时需要对AVL树进行旋转(RR旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第14张图片
image.png

2.7 添加16

添加16不会破坏AVL树的平衡性。


数据结构—AVL树_第15张图片
image.png

2.8 、添加15

添加15之后,AVL树失去平衡(RR),此时需要对AVL树进行旋转(RR旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第16张图片
image.png

2.9、 添加14

添加14之后,AVL树失去平衡(RL),此时需要对AVL树进行旋转(RL旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第17张图片
image.png

2.10、 添加13

添加13之后,AVL树失去平衡(RR),此时需要对AVL树进行旋转(RR旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第18张图片
image.png

2.11 、添加12

添加12之后,AVL树失去平衡(LL),此时需要对AVL树进行旋转(LL旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第19张图片
image.png

2.12 、添加11

添加11之后,AVL树失去平衡(LL),此时需要对AVL树进行旋转(LL旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第20张图片
image.png

2.13、添加10

添加10之后,AVL树失去平衡(LL),此时需要对AVL树进行旋转(LL旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第21张图片
image.png

2.14、添加8

添加8不会破坏AVL树的平衡性。


数据结构—AVL树_第22张图片
image.png

2.15、添加9

但是添加9之后,AVL树失去平衡(LR),此时需要对AVL树进行旋转(LR旋转)。旋转过程如下:


数据结构—AVL树_第23张图片
image.png

3. 打印树的信息

输出下面树的信息:


数据结构—AVL树_第24张图片
image.png

前序遍历: 7 4 2 1 3 6 5 13 11 9 8 10 12 15 14 16
中序遍历: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
后序遍历: 1 3 2 5 6 4 8 10 9 12 11 14 16 15 13 7
高度: 5
最小值: 1
最大值: 16

4. 删除节点8

删除操作并不会造成AVL树的不平衡。


数据结构—AVL树_第25张图片
image.png

删除节点8之后,在打印该AVL树的信息。
高度: 5
中序遍历: 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 16

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