25 avl树

目录

  1. 底层结构
  2. avl树的概念
  3. 节点定义
  4. 插入
  5. 旋转
  6. 验证
  7. 删除
  8. 性能

1. 底层结构

前面对map/multimap/set/multiset进行了简单的介绍,在其文档介绍中发现,这几个容器有几个共同点是:其底层都是按照二叉搜索树来实现的,但是二叉搜索树有自身的缺陷,假如往树中插入的元素有序或者接近有序,二叉搜索树就会退化成单支树,时间复杂度会退化成O(N),因此map、set等关联式容器的底层结构是对二叉树进行了平衡处理,即采用平衡树来实现

2. 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。因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskill和E.M.Landis在1962年,发明了一种解决上述问题的方法:当向二叉搜索树插入新节点后,如果能保证每个节点的左右子树高度只差的绝对值不超过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

一颗AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:

  • 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)

在这里插入图片描述
如果一棵二叉树是高度平衡的,它就是AVL树。如果它有n个节点,其陶都可保持在 O ( l o g 2 n ) O(log_2n) O(log2n),搜索时间复杂度O( l o g 2 n log_2n log2n)

3. 节点定义

节点保存左右孩子和模板数据,因为要调整高度,所以保存双亲和平衡因子

template <class K, class V>
struct TreeNode
{struct TreeNode<K, V>* _parent;struct TreeNode<K, V>* _left;struct TreeNode<K, V>* _right;std::pair<K, V> _kv;int _bf;TreeNode(std::pair<K, V> kv):_parent(nullptr), _left(nullptr), _right(nullptr), _kv(kv), _bf(0){}
};

4. 插入

平衡因子:右子树的高度-左子树的高度

AVL树就是在二叉搜索树的基础上引入了平衡因子,因此AVL树叶可以看成是二叉搜索树,那么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

插入节点后,双亲结点的平衡因子一定要更新,如果插入在右侧,平衡因子++,左侧–
此时,平衡因子会出现三种情况:0,正负1,正负2
1.如果双亲结点平衡因子是0,说明插入前平衡因子是正负1,满足avl树性质,不需要向上更新,对祖先节点的平衡因子无影响
2.如果双亲结点的平衡因子是正负1,说明插入前的平衡因子一定是0,插入后变为了正负1,树的高度增加,需要持续向上更新
3.如果双亲结点的平衡因子是正负2,则违反了平衡树的性质,需要进行旋转处理

bool insert(const std::pair<K, V>& kv)
{if (_root == nullptr){_root = new node(kv);return true;}node* parent = nullptr;node* cur = _root;while (cur){parent = cur;if (kv.first < cur->_kv.first){cur = cur->_left;}else if (kv.first > cur->_kv.first){cur = cur->_right;}else{return false;}}//创建节点cur = new node(kv);cur->_parent = parent;if (kv.first < parent->_kv.first){parent->_left = cur;}else{parent->_right = cur;}//更新平衡因子while (parent){if (parent->_left == cur){parent->_bf--;}else{parent->_bf++;}if (parent->_bf == 0){break;}else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){cur = parent;parent = parent->_parent;}else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){//需要旋转调整}else{assert(false);}}
}

5. 旋转

如果在一棵原本平衡的avl树插入一个新节点,可能会造成不平衡,此时必须调整树的结构,使平衡化,根绝插入位置的不同,avl树的旋转分为四种:

1.新节点插入较高右子树的右侧–右右:左单旋

在这里插入图片描述

上面的是一个抽象图,a、b、c都是高度为h的avl树,如果在c的位置插入一个节点。根节点左边的高度是h,右边是h+2,平衡因子就变为2,失衡状态。

将a,b,c列举出高度为0,1,2三种情况
在这里插入图片描述

当h=2时,子树的情况有x,y,z三种情况,a,b是三种任一种,而z只能是x形状,如果是其他两种就不会更新到上面去,自己就会失衡。x节点的插入位置有4个,所以当高度为2时,就有36种情况

无论哪种情况,调整只涉及30,60,b,也就是parent,subR,subRL。只有这几个的高度需要更新,所有的例子里根节点平衡因子都是2,右子树的高度都是1,所以可以将这种情况归类。

当parent平衡因子为2,subR的平衡因子为1的情况,就要左单旋
将30作为parent,60叫subR,b叫subRL,调整只涉及了这三个节点
调整的方法将30拿下来,60提上去作为局部的根,b作为30的右子树
总结下来就是:
1.b变为30的右边
2.30变为60的右边
3.60称为树新的根

调整后30的左右都是h,平衡因子0,a和c没有更改不变。60左右都是h+1,也是0


具体分为三步
1.先更改结构,60的左子树改为30,30的右子树改为b
2.父节点的更改
如果b不为空,b的双亲改为30
如果调整前30是根节点,那么就没有双亲结点,所以要分两种情况
先记录30的双亲结点,30的双亲改为60,因为这个树可能作为一颗树的局部
a.如果30是根节点,调整后60作为根节点
b.如果不是根节点,判断调整前30是左节点还是右节点,分情况改为60
将60的的双亲结点改为保存的根节点,如果是根节点就是空
最后更新平衡因子,只有30和60的子树情况有更改,调整后都是0

void RotateLeft(node* parent)
{node* sub = parent->_right;node* subl = sub->_left;sub->_left = parent;parent->_right = subl;//父节点修改node* Pparent = parent->_parent;parent->_parent = sub;//有子节点改变指向if (subl){subl->_parent = parent;}if (parent == _root){_root = sub;}else{//原parent在父节点的左右if (Pparent->_left == parent){Pparent->_left = sub;}else{Pparent->_right = sub;}}sub->_parent = Pparent;//更新平衡因子parent->_bf = sub->_bf = 0;
}

2.新节点插入较高左子树的左侧—左左:右单旋

在这里插入图片描述

上图在插入前是平衡的,新节点插入到30的左子树,30左子树增加了一层,导致60为根的二叉树不平衡,要让60平衡,只能让60左子树的高度减少一层,右子树增加一层。即将左子树往上提,这样60转下来,因为60比30大,只能将其放在30的右子树,而如果30有右子树,右子树的值一定大于30,小于60,只能将其放在60的左子树,旋转完成后,更新节点的平衡因子即可。在旋转过程中,有以下几种情况情况需要考虑
1.30节点的右孩子可能存在,也可能不存在
2.60可能是根节点,也可能是子树
如果是根节点,旋转完成后,要更新根节点
如果是子树,可能是某个节点的左子树,也可能是右子树

右单旋和左单旋类似,只需要变一下方向
1.b变为60的左边
2.60变为30的右边
3.30称为树新的根

void RotateRight(node* parent)
{node* sub = parent->_left;node* subr = sub->_right;sub->_right = parent;parent->_left = subr;if (subr){subr->_parent = parent;}node* Pparent = parent->_parent;parent->_parent = sub;if (parent == _root){_root = sub;}else{if (Pparent->_left == parent){Pparent->_left = sub;}else{Pparent->_right = sub;}}sub->_parent = Pparent;sub->_bf = parent->_bf = 0;
}

旋转的目的
1.从不平衡,变成平衡子树
2.旋转本质降低了高度

高度和插入前一样,所以不会对上层造成影响,不需要往上更新平衡因子

3.新节点插入较高右子树的左侧–右左:先右单旋再左单旋

在这里插入图片描述
a和d是高度为h的avl树(h>=0),将b树拆为一个节点和两个高度为h-1的avl树(h>=1)
下面是高度的几个情况:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
当h=2时,a和d是x,y,z中一种,60的高度是1,插入位置有4个,合计就是334=36种情况
h=3时,a和d就是高度为3的avl树,每一个可能有C44+C43+C42+C41=1+4+6+4=15种可能,b和c是高度为2的avl树,只有x的情况插入会引起旋转,当b是x时,插入位置有4个,c是x,y,z任一种,c是x时也同样,这两个是互斥,所以可能性总共是342=24种,总共就是151524=5400种

h=3时就有5400种可能,高度再往上情况更复杂,从这些情况中找出一种共性,不像前面的只有一边高一边插入,这里插入较高子树的左侧,单独的旋转无法解决情况,但可以先对根节点的右节点右旋,变为第一种右右的情况,再对根节点左旋

下面是具体旋转结果和平衡因子的改变:
在这里插入图片描述
这种情况根节点高度差都是2,右节点高度-1
大致可以分为两种,h=0和h=1
h=0时60就是新增的节点,调整完后三个节点的高度差都是0
h=1时,可以在b或c的位置插入,旋转后根节点的高度差是0,如果b插入,30就是0,不然就是-1。如果是c插入,高度就是0,不然就是1

a,b,c,d的内部没有动过,不需要更新。根节点是0,不会对上面的部分影响,也不需要向上更新

30叫parent,90是sub,60是subl

void RotateRL(node* parent)
{node* sub = parent->_right;node* subl = sub->_left;//提前记录bf,旋转后会更改int bf = subl->_bf;RotateRight(parent->_right);RotateLeft(parent);//根据bf判断h=0 h=1的两种情况if (bf == 0){//subl自己就是新增节点subl->_bf = sub->_bf = parent->_bf = 0;}else if (bf == -1){//subl左侧插入subl->_bf = parent->_bf = 0;sub->_bf = 1;}else if (bf == 1){//subl右侧插入subl->_bf = sub->_bf = 0;parent->_bf = -1;}else{assert(false);}
}

新节点插入较高左子树的右侧–左右:先左单旋再右单旋

在这里插入图片描述
将双旋变为单旋后再旋转,即:先对30左单旋,然后再对90右单旋,旋转完成后再考虑平衡因子的更新

void RotateLR(node* parent)
{node* sub = parent->_left;node* subl = sub->_right;//提前记录bf,旋转后会更改int bf = subl->_bf;RotateLeft(parent->_left);RotateRight(parent);if (bf == 0){subl->_bf = sub->_bf = parent->_bf = 0;}else if (bf == -1){//subl左侧插入subl->_bf = sub->_bf = 0;parent->_bf = 1;}else if (bf == 1){//subl右侧插入subl->_bf = parent->_bf = 0;sub->_bf = -1;}else{assert(false);}
}

总结

假如以pParent为根的子树不平衡,即pParent的平衡因子为2或者-2,分以下情况考虑
1.pParent的平衡因子为2,说明pParent的右子树高,设pParent的右子树的根为pSubR

  • 当pSubR的平衡因子为1时,执行左单旋
  • 当pSubR的平衡因子为-1时,执行右左双旋

2.pParent的平衡因子-2,说明pParent的左子树高,设pParent的左子树的根为pSubL

  • 当pSubL的平衡因子为-1时,执行右单旋
  • 当pSubL的平衡因子1时,执行左右双旋

旋转完成后,原pParent为根的子树高度降低,已经平衡,不需要向上更新

6. 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:
1.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
2.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

树的高度

int TreeHeight()
{return _TreeHeight(_root);
}int _TreeHeight(node* node)
{if (node == nullptr){return 0;}int lhight = _TreeHeight(node->_left);int rhight = _TreeHeight(node->_right);return lhight > rhight ? lhight + 1 : rhight + 1;

检测平衡

孩子节点的差值是否等于自己的平衡因子

bool IsBalance()
{return _IsBalance(_root);
}bool _IsBalance(node* node)
{if (node == nullptr){return true;}int leftlheight = _TreeHeight(node->_left);int rightheight = _TreeHeight(node->_right);if (rightheight - leftlheight != node->_bf){std::cout << node->_kv.first << "平衡因子异常" << std::endl;return false;}return abs(leftlheight - rightheight) < 2&& _IsBalance(node->_left)&& _IsBalance(node->_right);
}

计算节点个数

int size()
{return _size(_root);
}int _size(node* node)
{if (node == nullptr){return 0;}return _size(node->_left) + _size(node->_right) + 1;
}

验证用例

根据下面的数据次序,动手画avl树的创建过程,验证是否有漏洞
常规场景:{16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15}
特殊场景:{4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14}

在这里插入图片描述

7. 删除

因为avl树也是二叉搜索树,可按照搜索树的方式伤处节点,然后再更新平衡因子,最差的情况需要更新到根节点的位置
具体可以参考《算法导论》或《数据结构-用面向对象办法与C++描述》殷人昆版

分为三步:
第一步:找到删除位置
第二步:删除节点
第三步:更新平衡因子,调整高度

寻找删除位置

和插入的方法一样

node* del = _root;
while (del)
{if (key < del->_kv.first){del = del->_left;}else if (key > del->_kv.first){del = del->_right;}else{}
}

else里就是找到了删除的元素

删除节点

三种情况:
1.如果被删节点del有两个子女
找前驱或者后继替换删除节点,就会变成最多只有一个子女的情况
这里找del的直接前驱,将两个节点的val交换,然后要删除的节点变为前驱节点

2.如果被删节点最多只有一个子女q
可以把del的父节点par原来指向del的指针改指到q,如果节点del没有子女,par指向的指针就设置为NULL。然后将原来以节点par为根的子树的高度减1,并沿par通向根的路径反向追踪高度的这一变化对路径上各节点的影响

调整高度

平衡因子往上追踪的过程,如果q是par的左子女,则par的平衡因子增加1,否则减少1,平衡因子值会有下面三种情况,分别处理:

par的平衡因子改为-1或1

par的平衡因子原来是0,当子树的结点删除后,更新变为了1或-1。由于par为根的子树的高度没有变化
在这里插入图片描述上图删除任一del节点后这个子树的高度没有变化,就不会对上面产生影响,从par到根节点的路径都不需要调整,结束本次删除的平衡过程
在这里插入图片描述
par的平衡因子变为0
par的平衡因子原不为0,较高的子树被缩短,par的平衡因子变为0.此时虽然以par为根的子树平衡,但其高度减1了,需要继续考察节点par的父节点的平衡状态
在这里插入图片描述par的平衡因子变为2或-2
以par为根的子树不为0,一边高一边低,且较矮的子树又被缩短,这时par节点就会不平衡,需要旋转来调整。令par较高的子树的根为q,根据q的平衡因子表现的子树状态有下面三种平衡化操作:

  1. 如果q的平衡因子为0,执行一个单旋转恢复结点的平衡,如图是左单旋的例子,旋转后q为根的子树高度没有发生变化,可以直接结束平衡的过程,但平衡因子需要手动更改
    在这里插入图片描述
  2. 如果q的平衡因子和par的平衡因子同号,只需要一个单旋转就能恢复平衡,旋转后par和q的平衡因子都变为0。经过旋转后树的高度降低了1,所以需要继续沿par的路径考察节点q的父亲的平衡状态
    在这里插入图片描述
  3. 如果par和q的平衡因子反号,就需要双旋来恢复平衡,先围绕q旋转,再围绕par旋转,新的树的par和q的平衡因子都是0,其他节点相应处理。经过平衡后树的高度减少1,还需要考察父节点,向上平衡,下图是先右旋,再左旋
    在这里插入图片描述

实现

下面是删除算法,用到了几个变量,其中del是删除节点,parent是del的父节点,q记录删除节点后parent指向的新节点。empty用来判断del节点左右孩子都为空的情况,deldir保存上面情况调整的方向,d记录失衡时parent的方向

旋转后传的是值,所以q和parent的结点位置需要更新

node* parent = del->_parent;
node* q;
bool empty = false;
int deldir;  //两个孩子都为空时,判断方向
int d;/*左重-1 右重1*/
bool erase(const K& key)
{if (_root == nullptr){return false;}node* del = _root;while (del){if (key < del->_kv.first){del = del->_left;}else if (key > del->_kv.first){del = del->_right;}else{//找到 删除node* parent = del->_parent;node* q;bool empty = false;int deldir;  //两个孩子都为空时,判断方向int d;/*左重-1 右重1*///被删节点两个孩子if (del->_left != nullptr && del->_right != nullptr){//找前驱替换node* leftmax = del->_left;//node* q = del;while (leftmax->_right){leftmax = leftmax->_right;}parent = leftmax->_parent;//node* leftnode = leftmax->_left;//交换值std::swap(del->_kv, leftmax->_kv);//从leftmax的父节点开始更新del = leftmax;}//右节点不为空if (del->_left != nullptr){q = del->_left;}else{if (del->_left == nullptr && del->_right == nullptr){empty = true;}q = del->_right;}//判断是根节点if (del == _root){_root = q;}else{//判断左右,连接if (parent->_left == del){deldir = -1;parent->_left = q;}else{deldir = 1;parent->_right = q;		}if (q != nullptr){q->_parent = parent;}//重新平衡while (parent){//左右都为空if (empty){if (deldir == -1){parent->_bf++;}else{parent->_bf--;}empty = false;}else{if (parent->_right == q){parent->_bf--;}else{parent->_bf++;}}//|bf|=1;不影响高度,退出if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){break;}//|bf|==2,需要旋转,判断子树的bfif (parent->_bf != 0){//右边重,看右子树的bfif (parent->_bf < 0){d = -1;q = parent->_left;}else{d = 1;q = parent->_right;}//单旋转调整,更改bf,不影响高度,退出if (q->_bf == 0){if (d == -1){RotateRight(parent);parent->_bf = -1;q->_bf = 1;}else{RotateLeft(parent);parent->_bf = 1;q->_bf = -1;}break;}//q和parent同号if (q->_bf == d){//p = -2 d = -1if (d == -1){RotateRight(parent);}// p = 2 d = 1else{RotateLeft(parent);}}else{//旋转后重新连接// p = 2 d = -1if (q->_bf == -1){RotateRL(parent);}else{RotateLR(parent);}				}//旋转后更新节点q = parent;parent = parent->_parent;}//继续向上查找q = parent;parent = parent->_parent;}}delete del;return true;}return false;}
}

8. 全

#pragma once
#include <iostream>
#include <assert.h>
#include <queue>
#include <stack>template <class K, class V>
struct TreeNode
{struct TreeNode<K, V>* _parent;struct TreeNode<K, V>* _left;struct TreeNode<K, V>* _right;std::pair<K, V> _kv;int _bf;TreeNode(std::pair<K, V> kv):_parent(nullptr), _left(nullptr), _right(nullptr), _kv(kv), _bf(0){}
};template <class K, class V>
class AVLTree
{
public:typedef struct TreeNode<K, V> node;bool insert(const std::pair<K, V>& kv){if (_root == nullptr){_root = new node(kv);return true;}node* parent = nullptr;node* cur = _root;while (cur){parent = cur;if (kv.first < cur->_kv.first){cur = cur->_left;}else if (kv.first > cur->_kv.first){cur = cur->_right;}else{return false;}}//创建节点cur = new node(kv);cur->_parent = parent;if (kv.first < parent->_kv.first){parent->_left = cur;}else{parent->_right = cur;}//更新平衡因子while (parent){if (parent->_left == cur){parent->_bf--;}else{parent->_bf++;}if (parent->_bf == 0){break;}else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){cur = parent;parent = parent->_parent;}else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){//旋转//分四种旋转情况//右边重,左单旋if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1){RotateLeft(parent);}else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1){RotateRight(parent);}else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1){RotateRL(parent);}else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1){RotateLR(parent);}break;}else{assert(false);}}}void RotateLeft(node* parent){node* sub = parent->_right;node* subl = sub->_left;sub->_left = parent;parent->_right = subl;//父节点修改node* Pparent = parent->_parent;parent->_parent = sub;//有子节点改变指向if (subl){subl->_parent = parent;}if (parent == _root){_root = sub;}else{//原parent在父节点的左右if (Pparent->_left == parent){Pparent->_left = sub;}else{Pparent->_right = sub;}}sub->_parent = Pparent;//更新平衡因子parent->_bf = sub->_bf = 0;}void RotateRight(node* parent){node* sub = parent->_left;node* subr = sub->_right;sub->_right = parent;parent->_left = subr;if (subr){subr->_parent = parent;}node* Pparent = parent->_parent;parent->_parent = sub;if (parent == _root){_root = sub;}else{if (Pparent->_left == parent){Pparent->_left = sub;}else{Pparent->_right = sub;}}sub->_parent = Pparent;sub->_bf = parent->_bf = 0;}void RotateRL(node* parent){node* sub = parent->_right;node* subl = sub->_left;//提前记录bf,旋转后会更改int bf = subl->_bf;RotateRight(parent->_right);RotateLeft(parent);//根据bf判断h=0 h=1的两种情况if (bf == 0){//subl自己就是新增节点subl->_bf = sub->_bf = parent->_bf = 0;}else if (bf == -1){//subl左侧插入subl->_bf = parent->_bf = 0;sub->_bf = 1;}else if (bf == 1){//subl右侧插入subl->_bf = sub->_bf = 0;parent->_bf = -1;}else{assert(false);}}void RotateLR(node* parent){node* sub = parent->_left;node* subl = sub->_right;//提前记录bf,旋转后会更改int bf = subl->_bf;RotateLeft(parent->_left);RotateRight(parent);if (bf == 0){subl->_bf = sub->_bf = parent->_bf = 0;}else if (bf == -1){//subl左侧插入subl->_bf = sub->_bf = 0;parent->_bf = 1;}else if (bf == 1){//subl右侧插入subl->_bf = parent->_bf = 0;sub->_bf = -1;}else{assert(false);}}void inorder(){_inorder(_root);std::cout << std::endl;}void _inorder(node* root){if (root == nullptr){return;}_inorder(root->_left);std::cout << root->_kv.first << " ";_inorder(root->_right);}int size(){return _size(_root);}int _size(node* node){if (node == nullptr){return 0;}return _size(node->_left) + _size(node->_right) + 1;}int TreeHeight(){return _TreeHeight(_root);}int _TreeHeight(node* node){if (node == nullptr){return 0;}int lhight = _TreeHeight(node->_left);int rhight = _TreeHeight(node->_right);return lhight > rhight ? lhight + 1 : rhight + 1;}bool IsBalance(){return _IsBalance(_root);}bool _IsBalance(node* node){if (node == nullptr){return true;}int leftlheight = _TreeHeight(node->_left);int rightheight = _TreeHeight(node->_right);if (rightheight - leftlheight != node->_bf){std::cout << node->_kv.first << "平衡因子异常" << std::endl;return false;}return abs(leftlheight - rightheight) < 2&& _IsBalance(node->_left)&& _IsBalance(node->_right);}void layer(){if (_root == nullptr){return;}std::queue<node*> q;q.push(_root);int lay = 1;while (!q.empty()){std::cout << "第" << lay << "层: ";int num = q.size();while (num--){node* cur = q.front();q.pop();std::cout << cur->_kv.first << " 因子:" << cur->_bf << "  ";if (cur->_left != nullptr){q.push(cur->_left);}if (cur->_right != nullptr){q.push(cur->_right);}}lay++;std::cout << std::endl;}std::cout << std::endl;}bool erase(const K& key){if (_root == nullptr){return false;}node* del = _root;while (del){if (key < del->_kv.first){del = del->_left;}else if (key > del->_kv.first){del = del->_right;}else{//找到 删除node* parent = del->_parent;node* q;bool empty = false;int deldir;  //两个孩子都为空时,判断方向int d;/*左重-1 右重1*///被删节点两个孩子if (del->_left != nullptr && del->_right != nullptr){//找前驱替换node* leftmax = del->_left;//node* q = del;while (leftmax->_right){leftmax = leftmax->_right;}parent = leftmax->_parent;//node* leftnode = leftmax->_left;//交换值std::swap(del->_kv, leftmax->_kv);//从leftmax的父节点开始更新del = leftmax;}//右节点不为空if (del->_left != nullptr){q = del->_left;}else{if (del->_left == nullptr && del->_right == nullptr){empty = true;}q = del->_right;}//判断是根节点if (del == _root){_root = q;}else{//判断左右,连接if (parent->_left == del){deldir = -1;parent->_left = q;}else{deldir = 1;parent->_right = q;		}if (q != nullptr){q->_parent = parent;}//重新平衡while (parent){//左右都为空if (empty){if (deldir == -1){parent->_bf++;}else{parent->_bf--;}empty = false;}else{if (parent->_right == q){parent->_bf--;}else{parent->_bf++;}}//|bf|=1;不影响高度,退出if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){break;}//|bf|==2,需要旋转,判断子树的bfif (parent->_bf != 0){//右边重,看右子树的bfif (parent->_bf < 0){d = -1;q = parent->_left;}else{d = 1;q = parent->_right;}//单旋转调整,更改bf,不影响高度,退出if (q->_bf == 0){if (d == -1){RotateRight(parent);parent->_bf = -1;q->_bf = 1;}else{RotateLeft(parent);parent->_bf = 1;q->_bf = -1;}break;}//q和parent同号if (q->_bf == d){//p = -2 d = -1if (d == -1){RotateRight(parent);}// p = 2 d = 1else{RotateLeft(parent);}}else{//旋转后重新连接// p = 2 d = -1if (q->_bf == -1){RotateRL(parent);}else{RotateLR(parent);}				}//旋转后更新节点q = parent;parent = parent->_parent;}//继续向上查找q = parent;parent = parent->_parent;}}delete del;return true;}return false;}}private:node* _root = nullptr;};

9. 性能

avl树是一颗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不超过1,这样可以保证查询时高效, l o g 2 ( N ) log_2(N) log2(N)。但是如果要对avl树做一些结构修改,性能非常低下。比如:插入时要维护绝对平衡,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

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近年来&#xff0c;随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;各种创意工具也层出不穷。今天&#xff0c;我们就来介绍一种全新的创作方式&#xff1a;使用Copilot画漫画&#xff0c;再将漫画放入Luma AI生成视频。 Copilot&#xff1a;你的AI绘画助手 Copilot是一款基于人工智…

使用sherpa-ncnn进行中文语音识别(ubuntu22)

获取该开源项目的渠道&#xff0c;是我在b站上&#xff0c;看到了由csukuangfj制作的一套语音识别视频。以下地址均为csukuangfj在视频中提供&#xff0c;感谢分享&#xff01; 新一代Kaldi RISC-V: VisionFive2 上的实时中英文语音识别_哔哩哔哩_bilibili 开源项目地址&…

如何将扫描的 PDF 转换为 Word

您是否正在寻找一种可靠且轻松的方式将扫描的 PDF 文档转换为可编辑的 Word 文件&#xff1f;要将 PDF 转换为可编辑的 Word 文档&#xff0c;神奇之处在于光学字符识别(OCR)。 使用 PDFgear&#xff0c;您可以无缝地将扫描的 PDF 转换为 Word&#xff0c;无论是在线还是离线。…

内网Docker镜像无法使用?Debian/Ubuntu离线安装Dokcer

离线安装Docker 卸载冲突的包 for pkg in docker.io docker-doc docker-compose podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done先删除docker sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin d…

CLIP-guided Prototype Modulating for Few-shot Action Recognition

标题&#xff1a;基于CLIP引导的原型调制用于少样本动作识别 源文链接&#xff1a;CLIP-guided Prototype Modulating for Few-shot Action Recognition | International Journal of Computer Vision (springer.com)https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-023-019…

awd工具安装

fscan(漏洞扫描) 下载 下载地址: Releases shadow1ng/fscan GitHub 把下载的文件放到指定文件目录里, 在文件的位置打开cmd 输入 fscan64.exe -h 192.168.1.1/24 ok了 接下来说说fscan的使用 使用 1.信息搜集: 存活探测(icmp) 端口扫描 2.爆破功能: 各类服务爆破(…

【R语言】数据可视化分析和统计检验——线性和线性混合效应模型

R语言数据可视化分析和统计检验 写在前面1、数据读取及分析2、组间均值和标准差统计分析3、图像数据探索3.1 图像绘制&#xff08;查看是否存在极端数据&#xff0c;以及数据分布情况&#xff09;3. 2 数据标准化&#xff08;Z-scores&#xff09;3.3 绘制数据相关性 4、ggplot…

Axios基础用法

目录 Axios简介&#xff1f; json-server 下载json-server 创建模拟数据json文件 运行json-server ​编辑​编辑 安装Axios Axios基础用法 创建Vue项目 get请求 post请求 put请求 delete请求 并发请求 总结 Axios简介&#xff1f; Axios是一个基于Promise的HTTP库&#xf…

ComfyUI

文章目录 一、关于 ComfyUI特点快捷键QA你为什么做这个&#xff1f;这是给谁的&#xff1f; 二、安装1、Windows直接链接下载如何在另一个UI和ComfyUI之间共享模型&#xff1f; 2、Jupyter Notebook3、手动安装&#xff08;Windows、Linux&#xff09;AMD GPU&#xff08;仅Lin…

获取wav音频文件时长部署问题

在Linux服务器上运行Java代码时&#xff0c;如果涉及到音频处理&#xff0c;可能会遇到一些在Windows上不存在的问题。尤其是在处理音频文件时&#xff0c;javax.sound.sampled.Clip接口在Linux上的兼容性可能会有问题。这是因为Clip依赖于底层的音频系统&#xff0c;而这些系统…

ubuntu搭建java开发环境IDEA版

一.安装 OpenJDK 更新包列表&#xff1a; sudo apt update安装 OpenJDK&#xff1a; 你可以选择安装不同版本的 OpenJDK&#xff0c;例如 11 或 17&#xff0c;这个是安装 OpenJDK 11 的命令&#xff1a; sudo apt install openjdk-11-jdk验证安装&#xff1a; 安装完成后…

SpringBoot实现的大文件上传

前言 大文件分片上传和断点续传是为了解决在网络传输过程中可能遇到的问题&#xff0c;以提高文件传输的效率和稳定性。 首先&#xff0c;大文件分片上传是将大文件分割成较小的片段进行上传。这样做的好处是可以减少单个文件的传输时间&#xff0c;因为较小的文件片段更容易快…

Spring AI探索

Spring AI概述 该Spring AI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发&#xff0c;避免不必要的复杂性。 该项目从著名的 Python 项目&#xff08;例如 LangChain 和 LlamaIndex&#xff09;中汲取灵感&#xff0c;但 Spring AI 并非这些项目的直接移植。该项目的成立基于…

RabbitMq 延迟队列

前言 延迟消息队列在我们工作中使用的场景特别多&#xff0c;比如超时未支付取消订单&#xff0c;异步业务时间有时间间隔&#xff0c;等等&#xff0c;今天我们就来聊一聊使用消息延迟队列 需求 使用RabbitMq 实现延迟队列&#xff0c;5分钟之后进行消息的消费方式 基于死…

Qt画五角星,简单图表

五角星&#xff1a; 代码&#xff1a; widget.cpp #include "widget.h" #include "ui_widget.h" #include <QPaintEvent> #include <QPainter> #include <QPainterPath> Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new U…

基于WPF技术的换热站智能监控系统13--控制设备开关

1、本节目的 本次工作量相对有点大&#xff0c;有点难度&#xff0c;需要熟悉MVVM模式&#xff0c;特别是属性绑定和命令驱动&#xff0c;目标是点击水泵开关&#xff0c;让风扇转动或停止&#xff0c;风扇连接的管道液体流动或静止。 &#xff0c;具体对应关系是&#xff1a;…

9.8k star!一款小而美的开源物联网操作系统:RT-Thread

介绍 RT-Thread是一款主要由中国开源社区主导开发的开源实时操作系统&#xff08;RTOS&#xff09;。它不仅是一个实时操作系统内核&#xff0c;也是一个完整的应用系统&#xff0c;包含了实时、嵌入式系统相关的各个组件&#xff0c;如TCP/IP协议栈、文件系统、libc接口、图形…

【算法专题--链表】删除排序链表中的重复元素 -- 高频面试题(图文详解,小白一看就懂!!)

目录 一、前言 二、题目描述 三、解题方法 ⭐双指针 四、总结与提炼 五、共勉 一、前言 删除排序链表中的重复元素这道题&#xff0c;可以说是--链表专题--&#xff0c;最经典的一道题&#xff0c;也是在面试中频率最高的一道题目&#xff0c;通常在面试中&#xff0…

记录一个flink跑kafka connector遇到的问题

【报错】 D:\Java\jdk1.8.0_231\bin\java.exe "-javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2022.2.3\lib\idea_rt.jar56647:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2022.2.3\bin" -Dfile.encodingUTF-8 -classpath D:\Java\jdk1.8.0_231\jre\lib\cha…

手机照片免费数据恢复软件EasyRecovery2024免费版下载

大家好&#xff01;今天我要给大家推荐一款非常棒的软件——EasyRecovery。相信大家都知道&#xff0c;电脑中的重要文件一旦丢失&#xff0c;对我们的工作和学习都会产生很大的影响。 而EasyRecovery软件就是专门解决这个问题的利器&#xff01;它能够帮助我们快速、有效地恢…