引言
在数据结构和算法的世界里,平衡二叉搜索树(Balanced Binary Search Tree, BST)是一种非常重要的数据结构。AVL树(Adelson-Velsky和Landis发明的树)就是平衡二叉搜索树的一种,它通过自平衡来维护其性质:任何节点的两个子树的高度差至多为1。这一特性使得AVL树在插入、删除和查找操作中都能保持相对稳定的性能。
一、AVL树的基本概念
AVL树是一种自平衡的二叉搜索树,它的每个节点都包含四个属性:键值、左子树指针、右子树指针和高度。高度是从该节点到其任一叶子节点的最长路径上边的数量。
二、AVL树的性质
- 二叉搜索树性质:对于任意节点N,其左子树上所有节点的键值都小于N的键值,而右子树上所有节点的键值都大于N的键值。
- 平衡性质:对于任意节点N,其左子树和右子树的高度差至多为1。
三、AVL树的旋转操作
当在AVL树中插入或删除节点时,可能会破坏其平衡性质。为了恢复平衡,我们需要进行旋转操作。旋转操作包括四种情况:右旋转(RR)、左旋转(LL)、左右旋转(LR)和右左旋转(RL)。
- 右旋转(RR):当某个节点的右子树的高度比左子树高2时,需要进行右旋转。
- 左旋转(LL):当某个节点的左子树的高度比右子树高2时,需要进行左旋转。
- 左右旋转(LR):当某个节点的左子树的右子树高度过高时,需要先进行左旋转,再进行右旋转。
- 右左旋转(RL):当某个节点的右子树的左子树高度过高时,需要先进行右旋转,再进行左旋转。
四、C++实现AVL树
在C++中,我们可以使用类和结构体来实现AVL树。以下是一个简化的AVL树节点结构定义和旋转操作的伪代码实现。
template<class T>
struct AVLTreeNode
{
AVLTreeNode(const T& data = T())
: _pLeft(nullptr)
, _pRight(nullptr)
, _pParent(nullptr)
, _data(data)
, _bf(0)
{}
AVLTreeNode<T>* _pLeft;
AVLTreeNode<T>* _pRight;
AVLTreeNode<T>* _pParent;
T _data;
int _bf; // 节点的平衡因子
};
// AVL: 二叉搜索树 + 平衡因子的限制
template<class T>
class AVLTree
{
typedef AVLTreeNode<T> Node;
public:
AVLTree()
: _pRoot(nullptr)
{}
// 在AVL树中插入值为data的节点
bool Insert(const T& data);
private:
// 右单旋
void RotateR(Node* pParent);// /
// 左单旋
void RotateL(Node* pParent);// '\'
// 右左双旋
void RotateRL(Node* pParent);// >
// 左右双旋
void RotateLR(Node* pParent);// <
private:
Node* _pRoot;
};
1增加
bool Insert(const T& data)
{
Node* newnode = new Node(data);
if (_pRoot == nullptr)
{
_pRoot = newnode;
return true;
}
else
{
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _pRoot;
while (cur)
{
if (cur->_data < data)
{
parent = cur;
cur = cur->_pRight;
}
else if (cur->_data > data)
{
parent = cur;
cur = cur->_pLeft;
}
else
{
return false;
}
}
if (parent->_data < data)
{
parent->_pRight = newnode;
}
else
{
parent->_pLeft = newnode;
}
newnode->_pParent = parent;
//更新平衡因子
cur = newnode;
while (parent)
{
if (cur == parent->_pLeft)
{
parent->_bf++;
}
else
{
parent->_bf--;
}
if (parent->_bf == 0)
{
break;
}
else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
{
cur = parent;
parent = parent->_pParent;
}
else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
{
if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
{
RotateR(parent);
}
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1)
{
RotateL(parent);
}
else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1)
{
RotateLR(parent);
}
else
{
RotateRL(parent);
}
break;
}
else
{
assert(false);
}
}
return true;
}
}
2右旋转
// 右单旋
void RotateR(Node* pParent)// /
{
Node* pchild = pParent->_pLeft;
Node* pchildr = pchild->_pRight;
Node* grandfather = pParent->_pParent;
if (pchildr)
{
pchildr->_pParent = pParent;
}
pParent->_pLeft = pchildr;
pParent->_pParent = pchild;
pchild->_pRight = pParent;
if (pParent == _pRoot)
{
_pRoot = pchild;
pchild->_pParent = nullptr;
}
else
{
if (grandfather->_pLeft == pParent)
{
grandfather->_pLeft = pchild;
}
else
{
grandfather->_pRight = pchild;
}
pchild->_pParent = grandfather;
}
pParent->_bf = pchild->_bf = 0;
}
3.右左双旋
// 右左双旋
void RotateRL(Node* pParent)// >
{
Node* pchild = pParent->_pRight;
Node* pchildl = pchild->_pLeft;
int bf = pchildl->_bf;
RotateR(pchild);
RotateL(pParent);
pchildl->_bf = 0;
if (bf == 1)
{
pParent->_bf = 0;
pchild->_bf = -1;
}
else if (bf == -1)
{
pchild->_bf = 0;
pParent->_bf = 1;
}
else
{
pParent->_bf = pchild->_bf = 0;
}
}
五、AVL树的应用
AVL树在需要频繁进行插入、删除和查找操作的场景中非常有用。例如,在数据库索引、文件系统的目录树等地方,AVL树都能提供高效的数据访问能力。
六、总结
AVL树作为一种平衡二叉搜索树,在维护其平衡性质的同时,也保证了高效的查找、插入和删除操作。通过旋转操作,AVL树能够在插入或删除节点后迅速恢复其平衡状态。在C++中,我们可以使用类和结构体来方便地实现AVL树,并将其应用到各种需要高效数据访问的场景中。
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