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前言
AVL树的概念
节点
插入
AVL树的旋转
新节点插入较高左子树的左侧---左左:右单旋
新节点插入较高右子树的右侧---右右:左单旋
新节点插入较高左子树的右侧---左右:先左单旋再右单旋
新节点插入较高右子树的左侧---右左:先右单旋再左单旋
AVL树的验证
AVL树的性能
完整代码
前言
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AVL树的概念
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。
解决方案: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。
- 它的左右子树都是AVL树
- 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。
插入的总体原则:
- 按照搜索树规则插入
- 更新插入节点的祖先节点的平衡因子。
- 如果插入在父亲左边,父亲的平衡因子--。
- 如果插入在父亲右边,父亲的平衡因子++。
- 父亲平衡因子==0,则父亲所在子树高度不变,不再继续往上更新,插入结束。
- 父亲平衡因子==1or-1,父亲所在子树高度变了,继续往上更新。
- 父亲平衡因子==2or-2,父亲所在子树已经不平衡了,需要旋转处理。
节点
插入
bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (_root == nullptr){_root = new Node(kv);return true;}Node* cur = _root;Node* parent = nullptr;while (cur){if (cur->_kv.first < kv.first){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (cur->_kv.first > kv.first){parent = cur;cur = cur->_left;}else{return false;}}cur = new Node(kv);if (parent->_kv.first > kv.first){parent->_left = cur;}else{parent->_right = cur;}cur->_parent = parent;//更新平衡因子while (parent) {if (cur == parent->_left){parent->_bf--;}else{parent->_bf++;}if (parent->_bf == 0){//更新结束break;}else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){//继续往上更新cur = parent;parent = parent->_parent;}else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){//当前子树出问题了,需要旋转平衡一下break;}else{//理论而言不可能出现该情况assert(false);}}return true;}
上面是插入的大体流程,旋转操作还未给出。
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:
新节点插入较高左子树的左侧---左左:右单旋
这里以抽象图进行分析,因为具体的情况有很多种,无法画出。
注意:a子树的情况必须是插入后会引发祖先节点的更新,而不是只是内部变化。如下图情况就不符合要求。
旋转流程:新节点插入在a树中,导致以60为根的二叉树不平衡。所以就要右单旋。
右单旋:把60的左子树高度减少,即把60取出来,让30的右子树变成60的左子树,再把以60为根的树变成30的右子树。30成为新的根。
void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;parent->_left = subLR;if (subLR) //节点可能为空subLR->_parent = parent;subL->_right = parent; //旧父节点变成subL的右节点Node* ppNode = parent->_parent; //该不平衡节点可能不是根节点,所以要找到它的父节点parent->_parent = subL; if (parent == _root) //如果该节点是根节点{_root = subL; _root->_parent = nullptr;}else //不平衡节点只是一棵子树{if (ppNode->_left == parent) //如果旧父节点等于爷爷节点的左节点,新父节点为爷爷节点的左节点{ppNode->_left = subL;}else{ppNode->_right = subL;}subL->_parent = ppNode; //新父节点指向爷爷节点。}parent->_bf = subL->_bf = 0; //只需要修改这两个的平衡因子}
新节点插入较高右子树的右侧---右右:左单旋
参考右单旋。
左单旋和右单旋的调用如下图:
新节点插入较高左子树的右侧---左右:先左单旋再右单旋
单旋用在一边一直高的情况。双旋是先一边高再另一边高的情况。
双旋的的原理就是把折线变成直线,再像处理直线一样旋转。
双旋可以复用单旋,但双旋主要要搞清平衡因子的变化。
第一种情况:
双旋的结果:60的左边给了30的右边,60的右边给了90的左边,30和90分别成为60的左右,60成为根。
上图是插入b引起的旋转,当插入c时是第二种情况,如下图:
上面两种插入位置的不同,导致最终的平衡因子不同。
第三种情况:
h==0时,60就是新增节点,最终的平衡因子也不同。
void RotateLR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right; int bf = subLR->_bf; //记录未旋转前subLR的平衡因子RotateL(parent->_left); RotateR(parent);if (bf == -1) //如果bf为-1,即插入在subLR的左边{subLR->_bf = 0;subL->_bf = 0;parent->_bf = 1;}else if (bf == 1) //插入在subLR的右边{subLR->_bf = 0;subL->_bf = -1;parent->_bf = 0;}else if (bf == 0){subLR->_bf = 0;subL->_bf = 0;parent->_bf = 0;}else{assert(false);}}
新节点插入较高右子树的左侧---右左:先右单旋再左单旋
参考左右双旋,注意,这里也要讨论那三种情况。
void RotateRL(Node* parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;int bf = subRL->_bf;RotateR(parent->_right);RotateL(parent);subRL->_bf = 0;if (bf == 1){subR->_bf = 0;parent->_bf = -1;}else if (bf == -1){parent->_bf = 0;subR->_bf = 1;}else{parent->_bf = 0;subR->_bf = 0;}}
AVL树的验证
AVL树是在二叉搜索树的基础上加入了平衡性的限制,因此要验证AVL树,可以分两步:
- 验证其为二叉搜索树。如果中序遍历可得到一个有序的序列,就说明为二叉搜索树
- 验证其为平衡树。每个节点子树高度差的绝对值不超过1(注意节点中如果没有平衡因子) 节点的平衡因子是否计算正确
因为root是私有的,又因为需要递归检查每棵子树是否平衡,所以可以写一个私有的_IsBalance方法,通过公有的IsBalance方法来调用。
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(logN)。 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。红黑树在经常进行增删的结构中性能比AVL树更优。
完整代码
template<class K, class V>
struct AVLTreeNode
{AVLTreeNode<K, V>* _left;AVLTreeNode<K, V>* _right;AVLTreeNode<K, V>* _parent;pair<K, V> _kv;int _bf;AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv):_left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _kv(kv),_bf(0){}
};template<class K, class V>
class AVLTree
{typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (_root == nullptr){_root = new Node(kv);return true;}Node* cur = _root;Node* parent = nullptr;while (cur){if (cur->_kv.first < kv.first){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (cur->_kv.first > kv.first){parent = cur;cur = cur->_left;}else{return false;}}cur = new Node(kv);if (parent->_kv.first > kv.first){parent->_left = cur;}else{parent->_right = cur;}cur->_parent = parent;//更新平衡因子while (parent) {if (cur == parent->_left){parent->_bf--;}else{parent->_bf++;}if (parent->_bf == 0){//更新结束break;}else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){//继续往上更新cur = parent;parent = parent->_parent;}else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){//当前子树出问题了,需要旋转平衡一下if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1) //左边高,右单旋{RotateR(parent);}else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)//右边高,左单旋{RotateL(parent);}else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1){ RotateRL(parent);}else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1){RotateLR(parent); }break;}else{//理论而言不可能出现该情况assert(false);}}return true;}Node* Find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_kv.first < key){cur = cur->_right;}else if (cur->_kv.first > key){cur = cur->_left;}else{return cur;}}return nullptr;}void InOrder(){_InOrder(_root);cout << endl;}void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;parent->_left = subLR;if (subLR) //节点可能为空subLR->_parent = parent;subL->_right = parent; //旧父节点变成subL的右节点Node* ppNode = parent->_parent; //该不平衡节点可能不是根节点,所以要找到它的父节点parent->_parent = subL; if (parent == _root) //如果该节点是根节点{_root = subL; _root->_parent = nullptr;}else //不平衡节点只是一棵子树{if (ppNode->_left == parent) //如果旧父节点等于爷爷节点的左节点,新父节点为爷爷节点的左节点{ppNode->_left = subL;}else{ppNode->_right = subL;}subL->_parent = ppNode; //新父节点指向爷爷节点。}parent->_bf = subL->_bf = 0; //只需要修改这两个的平衡因子}void RotateL(Node* parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;parent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = parent;subR->_left = parent;Node* ppNode = parent->_parent;parent->_parent = subR;if (parent == _root){_root = subR;_root->_parent = nullptr;}else{if (ppNode->_right == parent){ppNode->_right = subR;}else{ppNode->_left = subR;}subR->_parent = ppNode;}parent->_bf = subR->_bf = 0;}void RotateRL(Node* parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;int bf = subRL->_bf;RotateR(parent->_right);RotateL(parent);subRL->_bf = 0;if (bf == 1){subR->_bf = 0;parent->_bf = -1;}else if (bf == -1){parent->_bf = 0;subR->_bf = 1;}else{parent->_bf = 0;subR->_bf = 0;}}void RotateLR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right; int bf = subLR->_bf; //记录未旋转前subLR的平衡因子RotateL(parent->_left); RotateR(parent);if (bf == -1) //如果bf为-1,即插入在subLR的左边{subLR->_bf = 0;subL->_bf = 0;parent->_bf = 1;}else if (bf == 1) //插入在subLR的右边{subLR->_bf = 0;subL->_bf = -1;parent->_bf = 0;}else if (bf == 0){subLR->_bf = 0;subL->_bf = 0;parent->_bf = 0;}else{assert(false);}}bool IsBalance(){return _IsBalance(_root);}int Height() //树的高度{return _Height(_root);}int Size() //插入的节点个数{return _Size(_root);}private:int _Size(Node* root){return root == nullptr ? 0 : _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1;}int _Height(Node* root){if (root == nullptr)return 0;return max(_Height(root->_left), _Height(root->_right)) + 1;}bool _IsBalance(Node* root) {if (root == nullptr) return true;int leftHeight = _Height(root->_left);int rightHeight = _Height(root->_right);//如果不平衡if (abs(leftHeight - rightHeight) >= 2){cout << root->_kv.first << endl;return false;}//检查平衡因子是否正确if (rightHeight - leftHeight != root->_bf){cout << root->_kv.first << endl;return false;}return _IsBalance(root->_left)&& _IsBalance(root->_right);}void _InOrder(Node* root){if (root == nullptr)return;_InOrder(root->_left);cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;_InOrder(root->_right);}private:Node* _root=nullptr;
};void AVLTreeTest1()
{//int a[] = { 8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13 };int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };AVLTree<int,int> t1;for (auto e : a){t1.Insert({e,e});cout <<"Insert:"<<e<<"->"<< t1.IsBalance() << endl;}t1.InOrder(); cout << t1.IsBalance() << endl;
}