目录
一、概念
二、 结点的定义
2.1 键值对pair
2.2 定义细节
三、 AVL树的插入操作
3.1 平衡因子调整规则
3.2 旋转规则
3.2.1 新结点插入较高左子树的左侧 — 左左:右单旋
3.2.2 新结点插入较高右子树的右侧 — 右右:左单旋
3.2.3 新结点插入较高左子树的右侧 — 左右:左右双旋
3.2.4 新结点插入较高右子树的左侧 — 右左:右左双旋
四、 AVL树的删除操作
五、 AVL树性能分析
六、 完整代码
二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但若数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当于在链表中搜索元素,效率低下。
因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis在1962年发明了一种解决上述问题的方法:当向二叉搜索树中插入新结点后,若能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整),即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度。
一棵AVL树是空树 或 具有以下性质的二叉搜索树:
1. 它的左右子树都是AVL树
2. 左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1) 右子树高度减去左子树高度
3. 若一棵二叉搜索树是高度平衡的,其就是AVL树。
若它有n个结点,其高度可保持在log_2 n,搜索时间复杂度O(log_2 n)
4. 不允许键值冗余
pair是用来表示具有一一对应关系的一种结构,该结构中一般只包含两个成员变量key和value,key代表键值,value表示与key对应的信息
SGI-STL中对于pair的定义:
template
struct pair
{
typedef T1 first_type;
typedef T2 second_type;
T1 first;
T2 second;
pair(): first(T1()), second(T2()) {}
pair(const T1& a, const T2& b): first(a), second(b) {}
};
但使用时需要显示指定元素类型会导致代码过长,并且频繁使用时较为麻烦,于是出现make_pair进行自动类型推导。其定义为:
template
pair make_pair (T1 x, T2 y)
{
return ( pair(x,y) );
}
结点中存储了左子树指针、右子树指针和父指针以及一个键值对(即数据域)、平衡因子。不过平衡因子并不是必要的,没有平衡因子同样可以实现AVL树。
struct AVLTreeNode {
AVLTreeNode(const pair& kv) :
_parent(nullptr), _left(nullptr),
_right(nullptr),_data(kv),_balance_factor(0) {}
AVLTreeNode* _parent;
AVLTreeNode* _left;
AVLTreeNode* _right;
pair _data;
int _balance_factor;//平衡因子
};
普通二叉树和搜索二叉树都是二叉链(没有父指针),为什么AVL树会需要使用三叉链呢?
这个问题可以从后面的讲解得到答案。
插入和删除结点、旋转 、平衡因子调整,这些操作都会需要频繁的使用父指针,使用三叉链可以减少查找父结点的时间复杂度并且使得AVL树的实现更加方便。
AVL本质上就是具有特殊性质的二叉搜索树,其插入操作与二叉搜索树较为相似,不过更为复杂。
AVL树的插入过程可以分为两步
1. 按照二叉搜索树的方式插入新节点 2. 调整节点的平衡因子
bool insert(const pair& kv) {
//第一步: 按照二叉搜索树的方式插入新节点
if (_root == nullptr) {
_root = new TreeNode(kv);
return true;
}
TreeNode* parent = nullptr;
TreeNode* cur = _root;
while (cur != nullptr) {
if (kv.first > cur->_data.first) {
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (kv.first < cur->_data.first) {
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else return false;
}
cur = new TreeNode(kv);
if (kv.first > parent->_data.first) {
parent->_right = cur;
}
else { //kv.first < parent->_data.first)
parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;
//调整平衡因子
//………………
}
但是平衡因子是如何调整的呢?
1. 若新增结点在其父结点的左边,则父结点的平衡因子 -1;若新增结点在其父结点的右边,则父结点的平衡因子 +1。
2. 更新后,若父结点的平衡因子为1 或 -1,说明插入前父结点的平衡因子为0,插入后父结点所在子树的高度发生变化,需要继续向上更新
3.更新后,若父结点的平衡因子为0,说明插入前父结点的平衡因子为1 或 -1,插入到了父结点矮的一边,父结点所在子树的高度并未发生变化,所以不需继续向上更新
4.更新后,若父结点的平衡因子为2 或 -2,说明插入前父结点的平衡因子为1 或 -1(达到平衡临界值),插入后已经破坏平衡,此时父结点所子树需要进行旋转处理
5.更新后,若父结点的平衡因子的绝对值大于2(理论上而言不可能),说明插入前该树就不是AVL树,需检查之前的操作。
while (parent != nullptr){
//规则1
if (cur == parent->_right) ++parent->_balance_factor;
else --parent->_balance_factor;
//规则2
if(parent->_balance_factor == 0) break;
//规则3
else if (abs(parent->_balance_factor) == 1) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
//规则4
else if (abs(parent->_balance_factor) == 2) {
//需要旋转
//………………
}
//规则5
else {
assert(false);
}
return true;
}
AVL树的旋转可以分为四种:
//发生右旋的判断条件
if (parent->_balance_factor == -2 && cur->_balance_factor == -1) {
rotate_right(parent);
}
void rotate_right(TreeNode* parent) {
TreeNode* subL = parent->_left;
TreeNode* subLR = subL->_right;
TreeNode* pparent = parent->_parent;//发生旋转的子树的父结点
parent->_left = subLR;
if (subLR != nullptr) subLR->_parent = parent;//h可能为0,即空树
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
//父结点所在的子树发生右旋转后,该子树的根结点发生改变
if (_root == parent) {
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
}
else {
if (pparent->_left == parent) pparent->_left = subL;
else pparent->_right = subL;
subL->_parent = pparent;
}
//更新平衡因子
subL->_balance_factor = parent->_balance_factor = 0;
}
//发生左旋的判断条件
if (parent->_balance_factor == 2 && cur->_balance_factor == 1) {
rotate_left(parent);
}
void rotate_right(TreeNode* parent) {
TreeNode* subL = parent->_left;
TreeNode* subLR = subL->_right;
TreeNode* pparent = parent->_parent;//发生旋转的子树的父结点
parent->_left = subLR;
if (subLR != nullptr) subLR->_parent = parent;//h可能为0,即空树
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
//parent所在的子树发生左旋转后,该子树的根结点发生变化
if (_root == parent) {
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
}
else {
if (pparent->_left == parent) pparent->_left = subL;
else pparent->_right = subL;
subL->_parent = pparent;
}
//更新平衡因子
subL->_balance_factor = parent->_balance_factor = 0;
}
void rotate_left_right(TreeNode* parent) {
TreeNode* subL = parent->_left;
TreeNode* subLR = subL->_right;
int bf = subLR->_balance_factor;
rotate_left(parent->_left);
rotate_right(parent);
//更新平衡因子
subLR->_balance_factor = 0;
//情况一
if (bf == 1) {
parent->_balance_factor = 0;
subL->_balance_factor = -1;
}
//情况二
else if (bf == -1) {
parent->_balance_factor = 1;
subL->_balance_factor = 0;
}
//情况三
else if (bf == 0) {
parent->_balance_factor = 0;
subL->_balance_factor = 0;
}
else assert(false);
}
void rotate_right_left(TreeNode* parent) {
TreeNode* subR = parent->_right;
TreeNode* subRL = subR->_left;
int bf = subRL->_balance_factor;
rotate_right(parent->_right);
rotate_left(parent);
//调整平衡因子
subRL->_balance_factor = 0;
//情况一
if (bf == 1) {
parent->_balance_factor = -1;
subR->_balance_factor = 0;
}
//情况二
else if (bf == -1) {
parent->_balance_factor = 0;
subR->_balance_factor = 1;
}
//情况三
else if (bf == 0) {
parent->_balance_factor = 0;
subR->_balance_factor = 0;
}
else assert(false);
}
因为AVL树也是二叉搜索树,可按照二叉搜索树的方式将节点删除,然后再更新平衡因子,只不
过与删除不同的时,删除节点后的平衡因子更新,最差情况下一直要调整到根节点的位置。
AVL树是一棵绝对平衡的二叉搜索树,其要求每个节点的左右子树高度差的绝对值都不超过1
这样可以保证查询时高效的时间复杂度,即O(log_2 N)
但是若要对AVL树做一些结构修改的操作,性能非常低下。比如:插入时要维护其绝对平衡,旋转的次数比较多,更差的是在删除时,有可能一直要让旋转持续到根的位置
因此若需要一种查询高效且有序的数据结构,而且数据的个数为静态的(即不会改变),可以考虑AVL树,但一个结构经常修改,就不太适合
#include
#include
#include
#include
using std::cout;
using std::endl;
using std::max;
using std::swap;
using std::pair;
using std::make_pair;
template
struct AVLTreeNode {
AVLTreeNode(const pair& kv) :_parent(nullptr), _left(nullptr), _right(nullptr),_data(kv),_balance_factor(0) {}
AVLTreeNode* _parent;
AVLTreeNode* _left;
AVLTreeNode* _right;
pair _data;
int _balance_factor;//平衡因子
};
template
class AVLTree
{
typedef AVLTreeNode TreeNode;
public:
bool insert(const pair& kv) {
if (_root == nullptr) {
_root = new TreeNode(kv);
return true;
}
TreeNode* parent = nullptr;
TreeNode* cur = _root;
while (cur != nullptr) {
if (kv.first > cur->_data.first) {
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (kv.first < cur->_data.first) {
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else return false;
}
cur = new TreeNode(kv);
if (kv.first > parent->_data.first) {
parent->_right = cur;
}
else { //kv.first < parent->_data.first)
parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;
//控制平衡
//更新平衡因子
while (parent != nullptr){
if (cur == parent->_right) ++parent->_balance_factor;
else --parent->_balance_factor;
if(parent->_balance_factor == 0) break;
else if (abs(parent->_balance_factor) == 1) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
else if (abs(parent->_balance_factor) == 2) {
//需要旋转
if (parent->_balance_factor == 2 && cur->_balance_factor == 1) {
rotate_left(parent);
}
else if (parent->_balance_factor == -2 && cur->_balance_factor == -1) {
rotate_right(parent);
}
else if (parent->_balance_factor == -2 && cur->_balance_factor == 1) {
rotate_left_right(parent);
}
else if (parent->_balance_factor == 2 && cur->_balance_factor == -1) {
rotate_right_left(parent);
}
else assert(false);
break;
}
else {
assert(false);
}
}
return true;
}
void inorder() {
_inorder(_root);
}
bool IsBlance() {
return _IsBlance(_root);
}
private:
void _inorder(TreeNode* root) {
if (root == nullptr) {
return;
}
_inorder(root->_left);
cout << root->_data.first << " ";
_inorder(root->_right);
}
bool _IsBlance(TreeNode* root) {
if (root == nullptr) return true;
int diff = Height(root->_right) - Height(root->_left);
if (diff != root->_balance_factor) {
cout << root->_data.first << "结点的平衡因子异常" << endl;
return false;
}
return abs(diff) < 2 && _IsBlance(root->_left) && _IsBlance(root->_right);
}
int Height(TreeNode* root) {
if (root == nullptr) return 0;
return max(Height(root->_left),Height(root->_right)) + 1;
}
void rotate_left(TreeNode* parent) {
TreeNode* subR = parent->_right;
TreeNode* subRL = subR->_left;
TreeNode* pparent = parent->_parent;
parent->_right = subRL;
if (subRL != nullptr) subRL->_parent = parent;
subR->_left = parent;
parent->_parent = subR;
//解决根结点变换带来的问题
if (_root == parent) {
_root = subR;
subR->_parent = nullptr;
}
else {
if (pparent->_left == parent) pparent->_left = subR;
else pparent->_right = subR;
subR->_parent = pparent;
}
subR->_balance_factor = parent->_balance_factor = 0;
}
void rotate_right(TreeNode* parent) {
TreeNode* subL = parent->_left;
TreeNode* subLR = subL->_right;
TreeNode* pparent = parent->_parent;
parent->_left = subLR;
if (subLR != nullptr) subLR->_parent = parent;
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
if (_root == parent) {
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
}
else {
if (pparent->_left == parent) pparent->_left = subL;
else pparent->_right = subL;
subL->_parent = pparent;
}
subL->_balance_factor = parent->_balance_factor = 0;
}
void rotate_left_right(TreeNode* parent) {
TreeNode* subL = parent->_left;
TreeNode* subLR = subL->_right;
int bf = subLR->_balance_factor;
rotate_left(parent->_left);
rotate_right(parent);
//更新平衡因子
subLR->_balance_factor = 0;
if (bf == 1) {
parent->_balance_factor = 0;
subL->_balance_factor = -1;
}
else if (bf == -1) {
parent->_balance_factor = 1;
subL->_balance_factor = 0;
}
else if (bf == 0) {
parent->_balance_factor = 0;
subL->_balance_factor = 0;
}
else assert(false);
}
void rotate_right_left(TreeNode* parent) {
TreeNode* subR = parent->_right;
TreeNode* subRL = subR->_left;
int bf = subRL->_balance_factor;
rotate_right(parent->_right);
rotate_left(parent);
subRL->_balance_factor = 0;
if (bf == 1) {
parent->_balance_factor = -1;
subR->_balance_factor = 0;
}
else if (bf == -1) {
parent->_balance_factor = 0;
subR->_balance_factor = 1;
}
else if (bf == 0) {
parent->_balance_factor = 0;
subR->_balance_factor = 0;
}
else assert(false);
}
private:
TreeNode* _root = nullptr;
};