AVL（搜索）树

1.二叉搜索树

1.概念

二叉搜索树又称二叉排序树，它或者是一棵空树 ，或者是具有以下性质的二叉树 :

1.若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值

2.若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于根节点的值

3.它的左右子树也分别为二叉搜索树

二叉搜索树（BST,Binary Search Tree）也称二叉搜索树或二叉查找树

2.性质

二叉搜索树：一棵二叉树，可以为空；如果不为空，满足一下性质： 

1.非空左子树的所有键值小于其根节点的键值。

2.非空右子树的所有键值大于其根节点的键值。

3.左，右子树都是二叉搜索树。

2.AVL树

1.概念

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：

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)

 

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

O(log_2 n) ，搜索时间复杂度 O(log_2 n).

2.AVL树节点的定义

template
struct AVLTreeNode
{
	pair _kv;
	AVLTreeNode* _left;
	AVLTreeNode* _right;
	AVLTreeNode* _parent;
	int _bf;  // balance factor

	AVLTreeNode(const pair& kv)
		:_kv(kv)
		,_left(nullptr)
		,_right(nullptr)
		,_parent(nullptr)
		,_bf(0)
	{}
};

 3.AVL树的旋转

如果在一棵原本是平衡的 AVL 树中插入一个新节点，可能造成不平衡，此时必须调整树的结构，

使之平衡化。根据节点插入位置的不同， AVL 树的旋转分为四种：

1.新节点插入较高左子树的左侧---左左：右单旋

代码实现：
 

	void RotateR(Node* parent)
	{

		Node* cur = parent->_left;
		Node* curright = cur->_right;

		parent->_left = curright;
		if (curright)
			curright->_parent = parent;

		Node* ppnode = parent->_parent;
		cur->_right = parent;
		parent->_parent = cur;

		if (ppnode == nullptr)
		{
			_root = cur;
			cur->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)
			{
				ppnode->_left = cur;
			}
			else
			{
				ppnode->_right = cur;
			}

			cur->_parent = ppnode;
		}

		parent->_bf = cur->_bf = 0;
	}

2.新节点插入较高右子树的右侧---右右：左单旋

代码实现：

	void RotateL(Node* parent)
	{

		Node* cur = parent->_right;
		Node* curleft = cur->_left;

		parent->_right = curleft;
		if (curleft)
		{
			curleft->_parent = parent;
		}

		cur->_left = parent;

		Node* ppnode = parent->_parent;

		parent->_parent = cur;


		if (parent == _root)
		{
			_root = cur;
			cur->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)
			{
				ppnode->_left = cur;
			}
			else
			{
				ppnode->_right = cur;

			}

			cur->_parent = ppnode;
		}

		parent->_bf = cur->_bf = 0;
	}

 3.新节点插入较高左子树的右侧---左右：先左单旋再右单旋

代码实现：

 

	void RotateLR(Node* parent)
	{
		Node* cur = parent->_left;
		Node* curright = cur->_right;
		int bf = curright->_bf;

		RotateL(parent->_left);
		RotateR(parent);

		if (bf == 0)
		{
			parent->_bf = 0;
			cur->_bf = 0;
			curright->_bf = 0;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			parent->_bf = 1;
			cur->_bf = 0;
			curright->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			parent->_bf = 0;
			cur->_bf = -1;
			curright->_bf = 0;
		}
	}

4.新节点插入较高右子树的左侧---右左：先右单旋再左单旋

代码实现：

	void RotateRL(Node* parent)
	{
		Node* cur = parent->_right;
		Node* curleft = cur->_left;
		int bf = curleft->_bf;

		RotateR(parent->_right);
		RotateL(parent);

		if (bf == 0)
		{
			cur->_bf = 0;
			curleft->_bf = 0;
			parent->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			cur->_bf = 0;
			curleft->_bf = 0;
			parent->_bf = -1;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			cur->_bf = 1;
			curleft->_bf = 0;
			parent->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}