二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当于在顺序表中搜索元素,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,如果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树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:
上图中的 0,-1,1叫做平衡因子;
平衡因子 = 右子树的高度 - 左子树的高度
如果一棵二叉搜索树是高度平衡的,它就是AVL树。如果它有n个结点,其高度可保持在 ,搜索时间复杂度O(log(2)N);
AVLTree.h
#pragma once
#include
#include
#include
using namespace std;
template <class K, class V>
struct AVLTreeNode
{
AVLTreeNode<K, V>* _left;
AVLTreeNode<K, V>* _right;
AVLTreeNode<K, V>* _parent;
int _bf;//平衡因子
pair<K, V> _kv;
AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _bf(0)
, _kv(kv)
{}
};
template <class K, class V>
class AVLTree
{
typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:
AVLTree()
:_root(nullptr)
{}
void _Destory(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return;
}
_Destory(root->_left);
_Destory(root->_right);
delete root;
}
~AVLTree()
{
_Destory(_root);
_root = nullptr;
}
V& operator[](const K& key)
{
pair<Node*, bool> ret = Insert(make_pair(key, V()));
return ret.first->_kv.second;
}
pair<Node*, bool> Insert(const pair<K, V>& kv)
{
if (_root == nullptr)//第一次插入
{
_root = new Node(kv);
return make_pair(_root, true);
}
Node* cur = _root;
Node* parent = nullptr;
while (cur)//找到该插入的正确位置
{
if (kv.first < cur->_kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else if (kv.first > cur->_kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else
{
return make_pair(cur, false);
}
}
cur = new Node(kv);
Node* newnode = cur;
//判断cur是parent的左边还是右边
if (cur->_kv.first < parent->_kv.first)
{
parent->_left = cur;
cur->_parent = parent;
}
else
{
parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
}
//更新平衡因子
//如果出现不平衡 即平衡因子等于2或-2,需要旋转
//当插入一个节点,该节点的所有祖先都需要更新平衡因子
//我们从最近的祖先开始更新
while (cur != _root)
{
if (cur == parent->_right)//说明右子树变高
{
parent->_bf++;
}
else
{
parent->_bf--;//左子树变高
}
//判断以parent为根节点的这颗子树是否平衡,不平衡就旋转
if (parent->_bf == 0)//不需要在调了 跳出循环
{
break;
}
else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)//说明插入之前是0,曾左右子树同样高,现在左右某一颗子树变高了,继续更新上面祖先的平衡因子
{
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)//不平衡了,需要旋转
{
if (parent->_bf == 2)
{
if (cur->_bf == 1)//在较高右子树的右侧插入
{
RotateL(parent);
}
else//在较高右子树的左侧插入
{
RotateRL(parent);
}
}
else
{
if (cur->_bf == -1)//在较高左子树的左侧插入
{
RotateR(parent);
}
else//在较高左子树的右侧插入
{
RotateLR(parent);
}
}
break;
}
else
{
assert(false);
}
}
return make_pair(newnode, true);
}
void RotateLR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
int bf = subLR->_bf;
RotateL(parent->_left);
RotateR(parent);
//调平衡因子
if (bf == -1)
{
subLR->_bf = 0;
parent->_bf = 1;
subL->_bf = 0;
}
else if (bf == 1)
{
subLR->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
subL->_bf = -1;
}
else if (bf == 0)
{
subLR->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
subL->_bf = 0;
}
else
{
assert(false);
}
}
void RotateRL(Node* parent)
{
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
int bf = subRL->_bf;
RotateR(parent->_right);
RotateL(parent);
//调平衡因子
if (bf == -1)
{
subR->_bf = 1;
parent->_bf = 0;
subRL->_bf = 0;
}
else if (bf == 1)
{
subR->_bf = 0;
parent->_bf = -1;
subRL->_bf = 0;
}
else if (bf == 0)//subRL就是新增节点
{
subR->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
subRL->_bf = 0;
}
else
{
assert(false);//理论上不可能出现这种情况
}
}
void RotateL(Node* parent)//左单旋
{
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
Node* parentParent = parent->_parent;
parent->_right = subRL;
if (subRL)//subRL为空就不用给subRL找父母了
{
subRL->_parent = parent;
}
parent->_parent = subR;
subR->_left = parent;
if (parent == _root)//如果parent是根节点,把根节点改为subR,_root的父母置为nullptr
{
_root = subR;
_root->_parent = nullptr;
}
else//parent不是根节点
{
//判断parent是parentParent的左还是右
if (parentParent->_left == parent)
{
parentParent->_left = subR;
}
else
{
parentParent->_right = subR;
}
subR->_parent = parentParent;
}
//旋转之后,subR和parent的平衡因子都为0
subR->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
void RotateR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
Node* parentParent = parent->_parent;
parent->_left = subLR;
if (subLR)
{
subLR->_parent = parent;
}
parent->_parent = subL;
subL->_right = parent;
if (parent == _root)
{
_root = subL;
_root->_parent = nullptr;
}
else
{
if (parent == parentParent->_left)
{
parentParent->_left = subL;
}
else
{
parentParent->_right = subL;
}
subL->_parent = parentParent;
}
subL->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
//中序遍历
void _InOrder(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return;
}
_InOrder(root->_left);
cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;
_InOrder(root->_right);
}
void InOrder()
{
_InOrder(_root);
}
//查找
Node* Find(const K& key)
{
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_kv.first > key)
{
cur = cur->_left;
}
else if (cur->_kv.first < key)
{
cur = cur->_right;
}
else
{
return cur;
}
}
return nullptr;
}
//求高度
int _Height(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return 0;
}
int left = _Height(root->_left);
int right = _Height(root->_right);
return left > right ? 1 + left : 1 + right;
}
int Height()
{
return _Height(_root);
}
//判断是否为AVL树
bool _isBalance(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return true;
}
int left = _Height(root->_left);
int right = _Height(root->_right);
//检查平衡因子是否异常
if (right - left != root->_bf)
{
cout << "平衡因子异常" << root->_kv.first << endl;
return false;
}
return abs(left - right) < 2
&& _isBalance(root->_left)
&& _isBalance(root->_right);
}
bool isAVLTree()
{
return _isBalance(_root);
}
private:
Node* _root;
};
test.cpp
#include "AVLTree.h"
#include
void TestAVLTree()
{
//int a[] = { 1,3,5, 7,9};
//int a[] = {16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15};
int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };
AVLTree<int, int> t;
for (auto e : a)
{
t.Insert(make_pair(e, e));
}
t.InOrder();
cout << t.isAVLTree() << endl;
t[3] *= 10;
t[4] *= 10;
t[5] *= 10;
t.InOrder();
AVLTree<string, string> dict;
dict.Insert(make_pair("happy", ""));
dict.Insert(make_pair("hello", ""));
dict.InOrder();
dict["happy"] = "快乐的";
dict["hello"] = "你好";
dict.InOrder();
dict["happy"] += ",开心的";
dict.InOrder();
}
int main()
{
TestAVLTree();
return 0;
}
}
t.InOrder();
cout << t.isAVLTree() << endl;
t[3] *= 10;
t[4] *= 10;
t[5] *= 10;
t.InOrder();
AVLTree dict;
dict.Insert(make_pair("happy", ""));
dict.Insert(make_pair("hello", ""));
dict.InOrder();
dict["happy"] = "快乐的";
dict["hello"] = "你好";
dict.InOrder();
dict["happy"] += ",开心的";
dict.InOrder();
}
int main()
{
TestAVLTree();
return 0;
}
# 3.AVL树的性能
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)。但是如果要对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:如果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。