数据结构:AVL树讲解(C++)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据结构:AVL树讲解(C++)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.AVL树的概念

普通二叉搜索树:二叉搜索树

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普通的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(AVL树是以这两位的名字命名的):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超过了需要对树中的结点进行调整(旋转),即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度。

AVL树也是二叉搜索树,但有以下特点:

  • 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。如果它有n个结点,其高度可保持在 O ( l o g 2 n ) O(log_2 n) O(log2n),搜索时间复杂度O( l o g 2 n log_2 n log2n)。



2.平衡因子

AVL树的实现有很多种,本文引入平衡因子来维持高度稳定。
本文平衡因子的定义:右子树高度 - 左子树的高度

依据每个节点的平衡因子,我们可以判断树的情况:

  • 平衡因子在(-1, 0, 1),当前节点所在子树是稳定的。
  • 平衡因子为2或-2,当前节点所在子树是不稳定的。

插入节点后平衡因子的更新:

  • 插入节点在右子树,平衡因子加一
  • 插入节点在左子树,平衡因子减一

插入节点后平衡因子的不同情况(重点):

  • 当前节点所在子树平衡因子为0,子树高度不变,不需要更新
    (原来一边高一边低,新插入在低一方,变成完全平衡)。
  • 当前节点所在子树平衡因子为1或-1,子树高度变化,需要向上更新。
    (原来完全平衡,现在一边高,子树整体高度加1,会影响到祖先的平衡,故需要向上更新看祖先所在子树是否平衡)
  • 当前节点所在子树平衡因子为2或-2,子树高度变化且不平衡,无需向上更新,对当前子树进行旋转操作。
    (当前子树已不平衡,向上更新没有意义,旋转操作是AVL树的核心,可以降低当前子树的高度且不影响上面的树结构)

数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习



3.节点的定义

节点除了需要增加一个平衡因子,还需要增加一个父亲指针,方便我们进行平衡因子的向上更新和旋转操作。

template<class K, class V>
struct ALVTreeNode
{
	ALVTreeNode<K, V>* _left;
	ALVTreeNode<K, V>* _right;
	ALVTreeNode<K, V>* _parent;
	pair<K, V> _kv;  //存储键值对
	int _bf;  //平衡因子
	ALVTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		,_right(nullptr)
		,_parent(nullptr)
		,_bf(0)
		,_kv(kv)
	{}
};



4.插入操作

PS:因为多加了一个父亲指针,所以插入时要注意更新父亲指针,平衡因子更新按前面的分析来还是比较简单的,旋转操作后面单独讲。

bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
	if (_root == nullptr) //一开始为空树,直接插入即可
	{
		_root = new Node(kv);
		return true;
	}

	//找插入位置加插入
	Node* cur = _root;  //记录插入位置
	Node* parent = nullptr;  //待插入位置的父亲
	while (cur)
	{
		if (kv.first > cur->_kv.first)  //待插入节点在右子树
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (kv.first < cur->_kv.first)  //待插入节点在左子树
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else  //待插入节点已存在
		{
			return false;
		}
	}
	cur = new Node(kv);
	if (kv.first > parent->_kv.first)  //插入在父亲的右边
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else  //插入在父亲的左边
	{
		parent->_left = cur;
	}
	cur->_parent = parent;  //注意更新父亲指针

	//调整平衡因子
	while (parent)  //是有可能调整到根部的
	{
		if (cur == parent->_right)  //如果新插入的在右子树
		{
			parent->_bf++;
		}
		else if (cur == parent->_left)  //如果新插入的在左子树
		{
			parent->_bf--;
		}

		if (parent->_bf == 0) //插入后高度不变
		{
			break;
		}
		else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)  //插入后高度变化,但当前子树依然平衡,需要向上更新
		{
			parent = parent->_parent;
			cur = cur->_parent;
		}
		else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)  //插入后高度变化,并且当前子树已经不平衡,旋转
		{
			//旋转操作(先省略)
			break;
		}
		else //存在大于2小于-2的情况,树原来就不平衡,应该报错
		{
			assert(false);
		}
	}
	return true;
}



5.旋转操作(重点)

5.1左单旋

主体思想:

数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习


平衡因子的调整:
数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习


代码加细节处理:

数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习

void RotateL(Node* parent)  //左单旋,rotate->旋转
{
	Node* SubR = parent->_right;
	Node* SubRL = SubR->_left;  //这个有可能为空
	Node* ppnode = parent->_parent;  //原来父亲的父亲

	parent->_right = SubRL;
	if(SubRL)  SubRL->_parent = parent;

	SubR->_left = parent;
	parent->_parent = SubR;

	if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
	{
		_root = SubR;
		SubR->_parent = nullptr;
	}
	else  //旋转的是部分
	{
		if (ppnode->_left == parent) //是左子树
		{
			ppnode->_left = SubR;
		}
		else  //是右子树
		{
			ppnode->_right = SubR;
		}
		SubR->_parent = ppnode;
	}
	//最后更新平衡因子
	parent->_bf = SubR->_bf = 0;
}

5.2右单旋

PS:右单旋和左单旋类似,细节处理也差不多,这里只讲主体思路。
主体思路:
数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习

平衡因子的调整:
数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习

代码:

void RotateR(Node* parent)  //右单旋细节处理和左单旋差不多
{
	Node* SubL = parent->_left;
	Node* SubLR = SubL->_right;  //这个有可能为空
	Node* ppnode = parent->_parent;

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

	SubL->_right = parent;
	parent->_parent = SubL;

	if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
	{
		_root = SubL;
		SubL->_parent = nullptr;
	}
	else  //旋转部分
	{
		if (ppnode->_left == parent)  //是左子树
		{
			ppnode->_left = SubL;
		}
		else  //右子树
		{
			ppnode->_right = SubL;
		}
		SubL->_parent = ppnode;
	}
	//最后更新平衡因子
	parent->_bf = SubL->_bf = 0;
}

5.3左右双旋

PS:双旋其实就是两次单旋(复用即可),有前面的基础很好理解,重点在于旋转后平衡因子的更新

旋转思路:
数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习

平衡因子的调整:
想知道平衡因子调整是那种情况,我们需要在旋转前记录SubRL的平衡因子bf

  • bf为0是第一种情况。
  • bf为1是第二种情况。
  • bf为-1是第三种情况。

数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习

代码:

void RotateLR(Node* parent)  //左右双旋
{
	Node* SubL = parent->_left;
	Node* SubLR = SubL->_right;
	int bf = SubLR->_bf;

	RotateL(SubL);
	RotateR(parent);

	if (bf == 1) //插入的是右边
	{
		SubLR->_bf = 0;
		SubL->_bf = -1;
		parent->_bf = 0;
	}
	else if (bf == -1) //插入的是左边
	{
		SubLR->_bf = 0;
		SubL->_bf = 0;
		parent->_bf = 1;
	}
	else if (bf == 0) //刚好原来parent的左边就两个节点
	{
		SubLR->_bf = SubL->_bf = parent->_bf = 0;
	}
	else  //原来就不是平衡树,出现问题
	{

		assert(false);
	}
}

5.4右左双旋

PS:右左双旋和左右双旋思路是差不多的,重点还是在旋转后平衡因子的更新

旋转思路:
数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习

平衡因子的调整:
和前面一样,旋转前确认SubRL的平衡因子bf即可
数据结构:AVL树讲解(C++),高阶数据结构,数据结构,c++,算法,笔记,学习

代码:

void RotateRL(Node* parent)  //右左双旋
{
	Node* SubR = parent->_right;
	Node* SubRL = SubR->_left;
	int bf = SubRL->_bf;

	RotateR(SubR);
	RotateL(parent);

	if (bf == 1)  //插入的是右边
	{
		SubRL->_bf = 0;
		SubR->_bf = 0;
		parent->_bf = -1;
	}
	else if (bf == -1) //插入的是左边
	{
		SubRL->_bf = 0;
		parent->_bf = 0;
		SubR->_bf = 1;
	}
	else if (bf == 0)  //原来parent的右边就两个节点
	{
		SubRL->_bf = SubR->_bf = parent->_bf = 0;
	}
	else //原来就有问题
	{
		assert(false);
	}
}



6.一些简单的测试接口

int Height()
{
	return _Height(_root);
}

int _Height(Node* root)  //求高度的
{
	if (root == nullptr)
		return 0;

	int leftHeight = _Height(root->_left);
	int rightHeight = _Height(root->_right);

	return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}

bool IsBalance()
{
	return IsBalance(_root);
}

//看当前树是不是平衡树
//(1)看每个子树是否满足左右子树高度差不超过一
//(2)看平衡因子和所求的左右子树高度差是否一致
bool IsBalance(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
		return true;

	int leftHight = _Height(root->_left);
	int rightHight = _Height(root->_right);

	if (rightHight - leftHight != root->_bf)
	{
		cout << "平衡因子异常:" << root->_kv.first << "->" << root->_bf << endl;
		return false;
	}

	return abs(rightHight - leftHight) < 2
		&& IsBalance(root->_left)
		&& IsBalance(root->_right);
}



文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-756146.html

7.完整代码

#pragma once
#include <iostream>
#include <assert.h>
#include <utility>
using namespace std;

template<class K, class V>
struct ALVTreeNode
{
	ALVTreeNode<K, V>* _left;
	ALVTreeNode<K, V>* _right;
	ALVTreeNode<K, V>* _parent;
	pair<K, V> _kv;  //存储键值对
	int _bf;
	ALVTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		,_right(nullptr)
		,_parent(nullptr)
		,_bf(0)
		,_kv(kv)
	{}
};

template<class K, class V>
class AVLTree
{
public:
	typedef ALVTreeNode<K, V> Node;

	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr) //一开始为空树,直接插入即可
		{
			_root = new Node(kv);
			return true;
		}
		Node* cur = _root;  //记录插入位置
		Node* parent = nullptr;  //待插入位置的父亲
		while (cur)
		{
			if (kv.first > cur->_kv.first)  //待插入节点在右子树
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (kv.first < cur->_kv.first)  //待插入节点在左子树
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else  //待插入节点已存在
			{
				return false;
			}
		}
		cur = new Node(kv);
		if (kv.first > parent->_kv.first)  //插入在父亲的右边
		{
			parent->_right = cur;
		}
		else  //插入在父亲的左边
		{
			parent->_left = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

		//调整平衡因子
		while (parent)  //是有可能调整到根部的
		{
			if (cur == parent->_right)  //如果新插入的是右子树
			{
				parent->_bf++;
			}
			else if (cur == parent->_left)  //如果新插入的是左子树
			{
				parent->_bf--;
			}

			if (parent->_bf == 0) //插入后高度不变
			{
				break;
			}
			else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)  //插入后高度变化,但当前子树依然平衡,需要向上更新
			{
				parent = parent->_parent;
				cur = cur->_parent;
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)  //插入后高度变化,并且当前子树已经不平衡,旋转
			{
				//旋转
				if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)  //左单旋
				{
					RotateL(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1) //右单旋
				{
					RotateR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)  //左子树的右边高,左右双旋
				{
					RotateLR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1)  //右子树的左边高,右左双旋
				{
					RotateRL(parent);
				}
				else  //原来就不是平衡树
				{
					assert(false);
				}
				break;
			}
			else //树原来就不平衡,应该报错
			{
				assert(false);
			}
		}
		return true;
	}

	/
	
	///
	int Height()
	{
		return _Height(_root);
	}

	int _Height(Node* root)  //求高度的
	{
		if (root == nullptr)
			return 0;

		int leftHeight = _Height(root->_left);
		int rightHeight = _Height(root->_right);

		return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
	}

	bool IsBalance()
	{
		return IsBalance(_root);
	}

	//看当前树是不是平衡树
	//(1)看每个子树是否满足左右子树高度差不超过一
	//(2)看平衡因子和所求的左右子树高度差是否一致
	bool IsBalance(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return true;

		int leftHight = _Height(root->_left);
		int rightHight = _Height(root->_right);

		if (rightHight - leftHight != root->_bf)
		{
			cout << "平衡因子异常:" << root->_kv.first << "->" << root->_bf << endl;
			return false;
		}

		return abs(rightHight - leftHight) < 2
			&& IsBalance(root->_left)
			&& IsBalance(root->_right);
	}

private:
	void RotateL(Node* parent)  //左单旋,rotate->旋转
	{
		Node* SubR = parent->_right;
		Node* SubRL = SubR->_left;  //这个有可能为空
		Node* ppnode = parent->_parent;  //原来父亲的父亲

		parent->_right = SubRL;
		if(SubRL)  SubRL->_parent = parent;

		SubR->_left = parent;
		parent->_parent = SubR;

		if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
		{
			_root = SubR;
			SubR->_parent = nullptr;
		}
		else  //旋转的是部分
		{
			if (ppnode->_left == parent) //是左子树
			{
				ppnode->_left = SubR;
			}
			else  //是右子树
			{
				ppnode->_right = SubR;
			}
			SubR->_parent = ppnode;
		}
		//最后更新平衡因子
		parent->_bf = SubR->_bf = 0;
	}

	void RotateR(Node* parent)  //右单旋细节处理和左单旋差不多
	{
		Node* SubL = parent->_left;
		Node* SubLR = SubL->_right;  //这个有可能为空
		Node* ppnode = parent->_parent;

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

		SubL->_right = parent;
		parent->_parent = SubL;

		if (ppnode == nullptr)  //旋转的是整颗树
		{
			_root = SubL;
			SubL->_parent = nullptr;
		}
		else  //旋转部分
		{
			if (ppnode->_left == parent)  //是左子树
			{
				ppnode->_left = SubL;
			}
			else  //右子树
			{
				ppnode->_right = SubL;
			}
			SubL->_parent = ppnode;
		}
		//最后更新平衡因子
		parent->_bf = SubL->_bf = 0;
	}

	void RotateLR(Node* parent)  //左右双旋
	{
		Node* SubL = parent->_left;
		Node* SubLR = SubL->_right;
		int bf = SubLR->_bf;

		RotateL(SubL);
		RotateR(parent);

		if (bf == 1) //插入的是右边
		{
			SubLR->_bf = 0;
			SubL->_bf = -1;
			parent->_bf = 0;
		}
		else if (bf == -1) //插入的是左边
		{
			SubLR->_bf = 0;
			SubL->_bf = 0;
			parent->_bf = 1;
		}
		else if (bf == 0) //刚好原来parent的左边就两个节点
		{
			SubLR->_bf = SubL->_bf = parent->_bf = 0;
		}
		else  //原来就不是平衡树,出现问题
		{

			assert(false);
		}
	}

	void RotateRL(Node* parent)  //右左双旋
	{
		Node* SubR = parent->_right;
		Node* SubRL = SubR->_left;
		int bf = SubRL->_bf;

		RotateR(SubR);
		RotateL(parent);

		if (bf == 1)  //插入的是右边
		{
			SubRL->_bf = 0;
			SubR->_bf = 0;
			parent->_bf = -1;
		}
		else if (bf == -1) //插入的是左边
		{
			SubRL->_bf = 0;
			parent->_bf = 0;
			SubR->_bf = 1;
		}
		else if (bf == 0)  //原来parent的右边就两个节点
		{
			SubRL->_bf = SubR->_bf = parent->_bf = 0;
		}
		else //原来就有问题
		{
			assert(false);
		}
	}

	Node* _root = nullptr;
};

到了这里,关于数据结构:AVL树讲解(C++)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据结构(C++) : AVL树 实现篇

    目录 1.AVL树引入   (1)二叉搜索树缺点   (2)AVL树简介     [1]问题的解决     [2]AVL树的性质 2.AVL树的插入旋转操作   (1)术语解释   (2)左单旋     [1]插入到右侧的左边     [2]插入到右侧的右边   (3)右单旋     [1]插入到左侧的左边     [2]插入到左侧的右边   (4)左右双旋    

    2024年02月05日
    浏览(34)
  • 数据结构与算法——18.avl树

    这篇文章我们来看一下avl树 目录 1.概述 2.AVL树的实现 我们前面讲了二叉搜索树,它是有一个key值,然后比父节点key值大的在左边,小的在右边。这样设计是为了便于查找。但是有一种极端的情况,就是所有的结点都在一边,那查找的时间复杂度和在链表的查找时间复杂度就

    2024年02月07日
    浏览(38)
  • [数据结构 C++] AVL树的模拟实现

    问题引入: 在上一篇文章中,我们提到了二叉搜索树在插入时,可能会形成单边树,会降低二叉搜索的性能。因此我们需要平衡二叉搜索树,降低二叉搜索树的高度,使得二叉搜索树趋于一颗完全二叉树的样子,这样就可以提高二叉搜索树的性能。本篇文章就来介绍一种平衡

    2024年02月03日
    浏览(52)
  • 【数据结构与算法】平衡二叉树(AVL树)

    给你一个数列{1,2,3,4,5,6},要求创建二叉排序树(BST),并分析问题所在。 BST 存在的问题分析 : 左子树全部为空,从形式上看,更像一个单链表。 插入速度没有影响。 查询速度明显降低(因为需要依次比较),不能发挥 BST 的优势,因为每次还需要比较左子树,其查询速度

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 数据结构07:查找[C++][平衡二叉排序树AVL]

    图源:文心一言 考研笔记整理1w+字,小白友好、代码可跑,请小伙伴放心食用~~🥝🥝 第1版:查资料、写BUG、画导图、画配图~🧩🧩 参考用书: 王道考研《2024年 数据结构考研复习指导》 参考用书配套视频: 7.3_2 平衡二叉树_哔哩哔哩_bilibili 特别感谢:  Chat GPT老师、文心

    2024年02月11日
    浏览(48)
  • Python - 深夜数据结构与算法之 AVL 树 & 红黑树

    目录 一.引言 二.高级树的简介 1.树 2.二叉树 3.二叉搜索树 4.平衡二叉树 三.AVL 树 ◆ 插入节点 ◆ 左旋 ◆ 右旋 ◆ 左右旋 ◆ 右左旋 ◆ 一般形式 ◆ 实际操作 ◆ 总结 四.红黑树 ◆ 概念 ◆ 示例 ◆ 对比 五.总结 前面我们介绍了二叉树、二叉搜索树、多叉树等基础的树形结构,

    2024年01月19日
    浏览(43)
  • 手撕哈希表(HashTable)——C++高阶数据结构详解

    小编是双非本科大一菜鸟不赘述,欢迎米娜桑来指点江山哦(QQ:1319365055) 🎉🎉非科班转码社区诚邀您入驻🎉🎉 小伙伴们,打码路上一路向北,彼岸之前皆是疾苦 一个人的单打独斗不如一群人的砥砺前行 这是我和梦想合伙人组建的社区,诚邀各位有志之士的加入!! 社

    2023年04月08日
    浏览(37)
  • C++数据结构之平衡二叉搜索树(一)——AVL的实现(zig与zag/左右双旋/3+4重构)

    本文是介绍众多平衡二叉搜索树(BBST)的第一篇——介绍AVL树。故先来引入BBST的概念。由于上一篇介绍的二叉搜索树(BST)在极度退化的情况下,十分不平衡,不平衡到只朝一侧偏,成为一条链表,复杂度可达 O ( n ) O(n) O ( n ) ,所以我们要在“平衡”方面做一些约束,以防

    2024年02月13日
    浏览(37)
  • 数据结构:红黑树讲解(C++)

    本文旨在 理解红黑树基本概念以及变色旋转规则 ,以理解C++ map 和 set 的底层原理,不会讲红黑树的删除操作。 对于基本的旋转操作(单旋和双旋),本文不会展开讲,详细讲解在这里: AVL树旋转讲解。 2.1概念 红黑树,是一种二叉搜索树,但在每个结点上 增加一个存储位表示

    2024年02月05日
    浏览(43)
  • 【数据结构与算法】栈的讲解

    栈(stack)是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 我们把 允许插入和删除的一段称为栈顶(top) , 另一端称为栈底 , 不含任何数据元素的栈称为空栈 。 栈又称为后进先出的线性表 。 进一步理解栈,栈首先他是一个 线性表 ,所以栈元素具有前驱后继关系。 栈的插入操

    2023年04月08日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包