Mit6.006-lecture07-BinaryTrees2AVL

一、上次与今日目标

序列数据结构	操作，最坏情形O
	容器（container）	静态（static）	动态（dynamic）
	build(x)	get_at(i) set_at(i, x)	insert_first(x) delete_first()	insert_last(x) delete_last()	insert_at(i, x) delete_at(i)
二叉树	n	h	h	h	h
AVL树	n	logn	logn	logn	logn

集合数据结构	操作，最坏情形O
	容器（container）	静态（static）	动态（dynamic）	顺序（order）
	build(X)	find(k)	insert(x) delete(k)	find_min() find_max()	find_prev(k) find_next(k)
二叉树	nlogn	h	h	h	h
AVL树	nlogn	logn	logn	logn	logn

二、高度平衡

• 如何维持高度$h=\mathcal{O}(\log n)$，n为树中节点的数量

• 在动态操作中维持树的高度为$\mathcal{O}(\log n)$的二叉树称为平衡的

  • 有多种平衡方式（红黑树、伸展树SplayTree、2-3Tree）

  • 首次提出的平衡方式为AVL树

三、旋转（Rotations）

• 需要降低树的高度，而不改变遍历顺序，因此我们表示相同序列的项目

• 保留遍历顺序时，如何改变树的结构？旋转！

D

B

E

A

C

B

A

D

C

E

图1 rotate_right() 得到图2、图2 rotate_left() 得到图2

• 旋转重新链接$\mathcal{O}(1)$指针更改树结构、维持遍历顺序

四、Rotations Suffice

• 声明：$\mathcal{O}(n)$次旋转可以转换二叉树为任意其他二叉树（拥有相同遍历顺序）

• 证明：按遍历顺序重复执行最后可能的右旋；结果树为经典的链表。每次旋转最后节点的深度增加1。最终链中最后节点的深度为$n-1$，因此最多执行n-1次旋转。反向旋转得到目标树

• 通过使用$\mathcal{O}(n)$次旋转，可以维持高度平衡来完全平衡二叉树，但很慢

• 每次操作，我们将耗时$\mathcal{O}(\log n)$维持树的平衡

五、AVL树：高度平衡

• AVL树维持高度平衡（也称作AVL属性）

  • 如果左、右子树高度最多相差1，那么节点是高度平衡的

  • 让节点的偏斜为右子树高度减左子树高度

  • 如果它的偏斜为-1、0、1，那么节点是高度平衡的

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• 声明：拥有高度平衡节点的二叉树，高度为$h=\mathcal{O}(\log n)，比如n=2^{\Omega (h)}$

• 证明：任意高度为h的树，最少节点$F(h)=2^{\Omega (h)}$

  F(0)=1，F(1)=2，F(h)=1+F(h-1)+F(h-2) >= 2F(h-2) => $F(h)\ge 2^{h/2}$

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• 假设从高度平衡树中添加或删除叶子导致不平衡

  • 仅叶子祖先的子树高度改变或歪曲

  • 改变高度仅为1，因此倾斜幅度$\le$2

  • 点子：从叶子到根，修复祖先的高度平衡

  • 重复地再平衡（高度不平衡的）最低祖先

• 本地再平衡：给定二叉树节点：

  • 倾斜为2且

  • 子树的每个其他节点是高度平衡的，

  • 的子树可以通过一次或2次旋转达到高度平衡

  • （之后，的高度将等于或小于之前的高度）

• 证明：

  • 因为B的倾斜是2，所以的右子树存在

  • case1:的倾斜是0、或case2：的倾斜是1

    • 在上执行左旋

    

    • 让h=height()，那么height()=h+1，并且height()是h+1(case1)或h(case2)
    • 旋转后：
      • 的倾斜要么是1(case1)，要么是0(case2)，因此是高度平衡的
      • 的倾斜是-1，因此是高度平衡的
      • 的高度之前是h+3，之后为h+3(case1)、h+2(case2)

  • case3：的倾斜是-1，因此的左子节点存在

    • 在上执行右旋，在上执行左旋

    

    • 让h=height()。那么height()=h，height()和height()是h或h-1
    • 旋转后：
      • 的倾斜是0或-1，因此的高度是平衡的
      • 的倾斜是0或1，因此的高度是平衡的
      • 的倾斜是0，因此D是高度平衡的
      • 的高度之前是h+3，那么之后是h+2

• 全局再平衡：从高度平衡树T中添加或删除一个叶子生成树T’。然后T‘可以使用至多$\mathcal{O}(\log n)$次旋转转换成一个高度平衡树T’’

• 证明：

  • 仅受影响叶子的祖先，T’比T有不同的高度

  • 受影响叶子至多$h=\mathcal{O}(\log n)$个祖先（它的子树可能已经改变）

  • 让为最低的高度不平衡祖先（倾斜度是2）

  • 如果一个叶子加到T：

    • 插入增加的高度，因此是不平衡的case2或case3

    • 旋转降低子树的高度：旋转后平衡

  • 如果叶子从T中移除：

    • 删除使子节点的高度降低1，并非，因此仅不平衡

    • 可能让的高度降低1；