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(史上超级清晰图解分析版)AVL树的实现--C++

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小志biubiu
发布2025-02-27 21:03:10
发布2025-02-27 21:03:10
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一、AVL的概念

  1. AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树,AVL是一颗空树,或者具备下列性质的二叉搜索树:它的左右子树都是AV树,且左右子树的高度差的绝对值不超过1。AVL树是一颗高度平衡搜索二叉树,通过控制高度差去控制平衡。
  2. AVL树得名于它的发明者G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis是两个前苏联的科学家,在1962年的论文《An algorithm for the organization of information》中发表了它。
  3. AVL树实现这里我们引入一个平衡因子(balance factor)的概念,每个结点都有一个平衡因子,任何结点的平衡因子等于右子树的高度减去左子树的高度,也就是说任何结点的平衡因子等于0/1/-1,AVL树并不是必须要平衡因子,但是有了平衡因子可以更方便我们去进行观察和控制树是否平衡,就像一个风向标一样。
  4. AVL树整体结点数量和分布和完全二叉树类似,高度可以控制在 ,那么增删查改的效率也可以控制在 ,相比二叉搜索树有了本质的提升。

二、AVL树的实现

1、AVL树的结构

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template <class K, class V>
struct AVLTreeNode
{
	//需要parent指针,用于平衡因子
	pair<K, V> _kv;
	AVLTreeNode<K, V>* _left;
	AVLTreeNode<K, V>* _right;
	AVLTreeNode<K, V>* _parent;

	int _bf; //balance factor

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

template<class K, class V>
class AVLTree
{
	typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:
	//...
private:
	Node* _root = nullptr;
};

2、AVL树的插入

2.1AVL树插入一个值的大概过程
  1. 插入一个值按二叉搜索树规则进行插入。
  2. 新增结点以后,只会影响祖先结点的高度,也就是可能会影响部分祖先结点的平衡因子,所以更新从新增结点->根结点路径上的平衡因子,实际中最坏情况下要更新到根,有些情况更新到中间就可以停止了,具体情况我们下面再详细分析。
  3. 更新平衡因子过程中没有出现问题,则插入结束
  4. 更新平衡因子过程中出现不平衡,对不平衡子树旋转,旋转后,本质调平衡的同时,降低了子树的高度,不会再影响上一层,所以插入结束。
2.2平衡因子更新

更新原则:

  1. 平衡因子 = 右子树高度-左子树高度。
  2. 只有子树高度变化才会影响当前结点平衡因子。
  3. 插入结点,会增加高度,所以新增结点在parent的右子树,parent的平衡因子++,新增结点在parent的左子树,parent平衡因子- -。
  4. parent所在子树的高度是否变化决定了是否会继续往上更新

更新停止条件: 5. 更新后parent的平衡因子等于0,更新中parent的平衡因子变化为-1->0 或者 1->0,说明更新前parent子树一边高一边低,新增的结点插入在低的那边,插入后parent所在的子树高度不变,不会影响parent的父亲结点的平衡因子,更新结束。 6. 更新后parent的平衡因子等于1 或 -1,更新前更新中parent的平衡因子变化为0->1 或者 0->-1,说明更新前parent子树两边一样高,新增的插入结点后,parent所在的子树一边高一边低,parent所在的子树符合平衡要求,但是高度增加了1,会影响arent的父亲结点的平衡因子,所以要继续向上更新。 7. 更新后parent的平衡因子等于2 或 -2,更新前更新中parent的平衡因子变化为1->2 或者 -1->-2,说明更新前parent子树一边高一边低,新增的插入结点在高的那边,parent所在的子树高的那边更高了,破坏了平衡,parent所在的子树不符合平衡要求,需要旋转处理,旋转的目标有两个:1、把parent子树旋转平衡。2、降低parent子树的高度,恢复到插入结点以前的高度。所以旋转后也不需要继续往上更新,插入结束。

更新到10结点,平衡因子为2,10所在的子树已经不平衡,需要旋转处理

更新到中间结点,3为根的子树高度不变,不会影响上一层,更新结束

最坏更新到根停止

2.3插入结点及更新平衡因子的代码实现
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bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(kv); 
		return true;
	}
	Node* parent = nullptr;
	Node* cur = _root;
	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->_right = cur;
	}
	else
	{
		parent->_left = cur;
	}
	//链接父亲
	cur->_parent = parent;

	//控制平衡
	//更新平衡因子
	while (parent)
	{
		//更新平衡因子
		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)
		{
			//不平衡了,需要旋转处理
			//...
			break;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}
	return true;
}

3、旋转

3.1旋转的原则
  1. 保持搜索树的规则
  2. 让旋转的树从不满足变平衡,其次降低旋转树的高度旋转总共分为四种,左单旋 / 右单旋 / 左右双旋 / 右左双旋。
3.2右单旋
  1. 下面图1展示的是10为根的树,有a/b/c抽象为三棵高度为h的子树(h>=0),a/b/c均符合AVL树的要求。10可能是整棵树的根,也可能是一个整棵树中局部的子树的根。这里a/b/c是高度为h的子树,是一种概括抽象表示,他代表了所有右单旋的场景,实际右单旋形态有很多种,具体图2/图3/图4/图5进行了详细描述。
  2. 在a子树中插入一个新结点,导致a子树的高度从h变成h+1,不断向上更新平衡因子,导致10的平衡因子从-1变成-2,10为根的树左右高度差超过1,违反平衡规则。10为根的树左边太高了,需要往右边旋转,控制两棵树的平衡。
  3. 旋转核心步骤,因为5 < b子树的值 < 10,将b变成10的左子树,10变成5的右子树,5变成这棵树新的根,符合搜索树的规则,控制了平衡,同时这棵的高度恢复到了插入之前的h+2,符合旋转原则。如果插入之前10整棵树的一个局部子树,旋转后不会再影响上一层,插入结束了。

图一:

图一
图一

图二:

图三:

图四:

图五:

3.3右单旋代码实现
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void RotateR(Node* parent)
{
	Node* subL = parent->_left;
	Node* subLR = subL->_right;

	parent->_left = subLR;
	if (subLR)
		subLR->_parent = parent;
	Node* pParent = parent->_parent;
	
	subL->_right = parent;
	parent->_parent = subL;

	if (parent == _root)
	{
		_root = subL;
		subL->_parent = nullptr;
	}
	else
	{
		if (pParent->_left == parent)
		{
			pParent->_left = subL;
		}
		else
		{
			pParent->_right = subL;
		}
		subL->_parent = pParent;
	}
	subL->_bf = 0;
	parent->_bf = 0;
}
3.4左单旋
  1. 本图6展示的是10为根的树,有a/b/c抽象为三棵高度为h的子树(h>=0),a/b/c均符合AVL树的要求。10可能是整棵树的根,也可能是一个整棵树中局部的子树的根。这里a/b/c是高度为h的子树,是一种概括抽象表示,他代表了所有右单旋的场景,实际右单旋形态有很多种,具体跟上面左旋类似。
  2. 在a子树中插入一个新结点,导致a子树的高度从h变成h+1,不断向上更新平衡因子,导致10的平衡因子从1变成2,10为根的树左右高度差超过1,违反平衡规则。10为根的树右边太高了,需要往左边旋转,控制两棵树的平衡。
  3. 旋转核心步骤,因为10 < b子树的值 < 15,将b变成10的右子树,10变成15的左子树,15变成这棵树新的根,符合搜索树的规则,控制了平衡,同时这棵的高度恢复到了插入之前的h+2,符合旋转原则。如果插入之前10整棵树的一个局部子树,旋转后不会再影响上一层,插入结束了。

图六:

3.5左单旋代码实现
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void RotateL(Node* parent)
{
	Node* subR = parent->_right;
	Node* subRL = subR->_left;
	parent->_right = subRL;
	if (subRL)
		subRL->_parent = parent;

	Node* parentParent = parent->_parent;
	subR->_left = parent;
	parent->_parent = subR;
	if (parentParent == nullptr)
	{
		_root = subR;
		subR->_parent = nullptr;
	}
	else
	{
		if (parent == parentParent->_left)
		{
			parentParent->_left = subR;
		}
		else
		{
			parentParent->_right = subR;
		}
		subR->_parent = parentParent;
	}

	subR->_bf = 0;
	parent->_bf = 0;
}
3.6左右双旋

通过图7和图8可以看到,左边高时,如果插入位置不是在a子树,而是插入在b子树,b子树高度从h变成h+1,引发旋转,右单旋无法解决问题,右单旋后,我们的树依旧不平衡。右单旋解决的纯粹的左边高,但是插入在b子树中,10为跟的子树不再是单纯的左边高,对于10是左边高,但是对于5是右边高,需要⽤两次旋转才能解决,以5为旋转点进行一个左单旋,以10为旋转点进行一个右单旋,这棵树这棵树就平衡了。

图七:

图八:

  1. 图7和图8分别为左右双旋中h==0h==1具体场景分析,下面我们将a/b/c子树抽象为高度h的AVL子树进行分析,另外我们需要把b子树的细节进一步展开为8和左子树高度为h-1的e和f子树,因为我们要对b的父亲5为旋转点进行左单旋,左单旋需要动b树中的左子树。b子树中新增结点的位置不同,平衡因子更新的细节也不同,通过观察8的平衡因子不同,这里我们要分三个场景讨论。
  2. 场景1:h >= 1时,新增结点插入在e子树,e子树高度从h-1并为h并不断更新8->5->10平衡因子,引发旋转,其中8的平衡因子为-1,旋转后8和5平衡因子为0,10平衡因子为1。
  3. 场景2:h >= 1时,新增结点插入在f子树,f子树高度从h-1变为h并不断更新8->5->10平衡因子,引发旋转,其中8的平衡因子为1,旋转后8和10平衡因子为0,5平衡因子为-1。
  4. 场景3:h == 0时,a/b/c都是空树,b⾃⼰就是⼀个新增结点,不断更新5->10平衡因⼦,引发旋转,其中8的平衡因⼦为0,旋转后8和10和5平衡因⼦均为0。

图九:

场景一:

场景二:

场景三:

3.7左右双旋代码实现
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void RotateLR(Node* parent)
{
	Node* subL = parent->_left;
	Node* subLR = subL->_right;
	int bf = subLR->_bf;

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

	if (bf == -1)
	{
		subL->_bf = 0;
		subLR->_bf = 0;			
		parent->_bf = 1;
	}
	else if (bf == 1)
	{
		subL->_bf = -1;
		subLR->_bf = 0;		
		parent->_bf = 0;
	}
	else if (bf == 0)
	{
		subL->_bf = 0;
		subLR->_bf = 0;		
		parent->_bf = 0;
	}
	else
	{
		assert(false);
	}
}
3.8右左双旋
  1. 跟左右双旋类似,下面我们将a/b/c子树抽象为高度h的AVL子树进行分析,另外我们需要把b子树的细节进一步展开为12和左子树高度为h-1的e和f子树,因为我们要对b的父亲15为旋转点进行右单旋,右单旋需要动b树中的右子树。b子树中新增结点的位置不同,平衡因子更新的细节也不 同,通过观察12的平衡因子不同,这里我们要分三个场景讨论。
  2. 场景1:h >= 1时,新增结点插入在e子树,e子树高度从h-1变为h并不断更新12->15->10平衡因子,引发旋转,其中12的平衡因子为-1,旋转后10和12平衡因子为0,15平衡因子为1。
  3. 场景2:h >= 1时,新增结点插入在f子树,f子树高度从h-1变为h并不断更新12->15->10平衡因子,引发旋转,其中12的平衡因子为1,旋转后15和12平衡因子为0,10平衡因子为-1。
  4. 场景3:h == 0时,a/b/c都是空树,b自己就是一个新增结点,不断更新15->10平衡因子,引发旋转,其中12的平衡因子为0,旋转后10和12和15平衡因子均为0。

图十:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

场景一:

场景二:

场景三:

3.9右左双旋代码实现
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void RotateRL(Node* parent)
{
	Node* subR = parent->_right;
	Node* subRL = subR->_left;
	int bf = subRL->_bf;

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

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

三、AVL树的查找

二叉搜索树逻辑实现即可,搜索效率为 O(logN)

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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;
}

四、AVL树平衡检测

检测我们实现的AVL树是否合格,通过检查左右子树高度差的的程序进行反向验证,同时检查一下结点的平衡因子更新是否出现了问题。

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void _InOrder(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}
	_InOrder(root->_left);
	cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;
	_InOrder(root->_right);
}
int _Height(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
		return 0;
	int leftHeight = _Height(root->_left);
	int rightHeight = _Height(root->_right);
	return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}

int _Size(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return 0;
	}
	return _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1;
}

bool _isBalanceTree(Node* root)
{
	//空树也是AVL树
	if (root == nullptr)
		return true;

	//计算pRoot结点的平衡因子:即pRoot左右子树的高度差
	int leftHeight = _Height(root->_left);
	int rightHeight = _Height(root->_right);
	int diff = rightHeight - leftHeight;

	//如果计算出的平衡因子与pRoot的平衡因子不相等,
	//或者pRoot平衡因子的绝对值超过1,则一定不是AVL树
	if (abs(diff) >= 2)
	{
		cout << root->_kv.first << "高度差异常" << endl;
		return false;
	}
	if (root->_bf != diff)
	{
		cout << root->_kv.first << "平衡因子异常" << endl;
	}
	//pRoot的左和右如果都是AVL树,则该树一定是AVL树
	return _isBalanceTree(root->_left) && _isBalanceTree(root->_right);
}

五、AVL树的删除

这个删除与插入类似,删除后,连接断点,反向更新平衡因子,更新不平衡采用旋转即可。 AVL树的删除不做详细讲解。 有兴趣可参考:《殷人昆 数据结构:用面向对象方法与C++语言描述》中讲解。

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原始发表:2024-10-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、AVL的概念
  • 二、AVL树的实现
    • 1、AVL树的结构
    • 2、AVL树的插入
      • 2.1AVL树插入一个值的大概过程
      • 2.2平衡因子更新
      • 2.3插入结点及更新平衡因子的代码实现
    • 3、旋转
      • 3.1旋转的原则
      • 3.2右单旋
      • 3.3右单旋代码实现
      • 3.4左单旋
      • 3.5左单旋代码实现
      • 3.6左右双旋
      • 3.7左右双旋代码实现
      • 3.8右左双旋
      • 3.9右左双旋代码实现
  • 三、AVL树的查找
  • 四、AVL树平衡检测
  • 五、AVL树的删除
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