【C++ 高阶数据结构 Test】AVL ~ 二叉搜索树

文章目录

      • 1. AVL 树概念
      • 2. AVL 树节点的定义
      • 3. AVL树的插入
      • 4. AVL树的旋转
        • 4.1 新节点插入较高左子树的左侧---左左:右单旋
        • 4.2 新节点插入较高右子树的右侧---右右:左单旋
        • 4.3 新节点插入较高左子树的右侧---左右:先左单旋再右单旋
        • 4.4 新节点插入较高右子树的左侧---右左:先右单旋再左单旋
      • 5. AVL树的性能
      • 6. AVL树的面试题

1. AVL 树概念

🍎① 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单支树,查
找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下

🍎② 因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis (为什么叫 AVL 树呢 ? ----- 是从这两位科学家的姓名来的) 在1962年发明了一种解决上述问题的方法: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。

🍎③ 一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:

  • Ⅰ、它的左右子树都是AVL树;
    Ⅱ、左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1 (即:-1、0、1);

注意:
🐧a. 平衡因子不是 AVL树必须需要的,它只是 AVL 树的一种实现方式,平衡因子不是必须要维护的,在操作时也可以直接通过高度函数来算,只不过比较麻烦;

🐧b. 平衡因子 = 右子树的高度 - 左子树的高度。

在这里插入图片描述

结论: 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)。(注意,当 n = 3亿 的时候,二叉树的高度还不到 30,所以极大的提高了搜索效率)


2. AVL 树节点的定义

template<class K, class V>
struct AVLTreeNode {AVLTreeNode<K, V>* _left;AVLTreeNode<K, V>* _right;AVLTreeNode<K, V>* _parent;		// AVL树要定义节点的父亲,因为更新需要更新祖先的平衡因子pair<K, V> _kv;int _bf;	// 该节点的平衡因子//构造函数,以便初始化AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv): _left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _kv(kv), _bf(0);	{}
};

3. AVL树的插入

🍎① AVL 树就是在二叉搜索树的基础上引入了平衡因子,因此AVL树也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:

🐧Ⅰ. 按照二叉搜索树的方式插入新节点
🐧Ⅱ. 调整插入节点以及该节点的祖先节点的平衡因子

a. 插入父节点的左边,父节点的平衡因子 -1

b. 插入父节点的右边,父节点的平衡因子 +1

c. 父亲的平衡因子 == 0的时候,表示父亲所在子树的高度不变,不再需要往上更新,插入结束

d. 父亲平衡因子 == 1 or -1,父亲所在子树高度变了,继续往上更新;

e. 父亲平衡因子== 2 or -2,父亲所在的子树已经不平衡了,需要旋转处理

注意: ❗更新平衡因子的结束条件,要么是当前更新的父亲平衡因子等于0,要么是当前更新节点是根节点,根节点的父亲的平衡因子是不存在的(因为此时父亲节点为空),即为结束条件。

在这里插入图片描述

4. 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:



4.1 新节点插入较高左子树的左侧—左左:右单旋

🍎 ①右单旋:必须要 单纯的满足都是左子树比右子树高的情况 不能出现右子树比左子树高的情况

🍎 ②什么情况下使用右单旋呢 ?

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

	//右单旋void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;// 先稳定老大parent->_left = subLR;// 认新主人if (subLR)subLR->_parent = parent;// 将老大变成老二subL->_right = parent;// 因为 parent 可能是还有父节点的情况的Node* ppNode = parent->_parent;parent->_parent = subL;if (parent == _root){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else{//判断 parent 是 ppNode的左孩子还是右孩子if (ppNode->_left == parent){ppNode->_left = subL;}else{ppNode->_right = subL;}subL->_parent = ppNode;}// 将其平衡因子改变parent->_bf = subL->_bf = 0;}

4.2 新节点插入较高右子树的右侧—右右:左单旋

🍎 ① 什么情况下使用左单旋呢 ?

在这里插入图片描述


🍎 ② 注意:❗下面这种情况就不是左单旋,因为它不是单纯的右边高(它有左边高的情况

在这里插入图片描述


  • 以下是左单旋的例子:

在这里插入图片描述

	//左单旋void RotateL(Node* parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;// 先稳定老大,给他派士兵parent->_right = subRL;if (subRL != nullptr)subRL->_parent = parent;// 老大变成老二subR->_left = parent;parent->_parent = subR;Node* ppNode = parent->_parent;if (parent == _root){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else{// 判断 parent 节点是在 ppNode的右节点还是左节点if (ppNode->_right == parent){ppNode->_right = subR;}else{ppNode->_left = subR;}subR->_parent = ppNode;}parent->_bf = subR->_bf = 0;}
4.3 新节点插入较高左子树的右侧—左右:先左单旋再右单旋

🍎 ① 大概的思路是将该二叉树变成满足完全右单旋的情况。

🍎 ② 什么情况下使用左右双旋呢 ?

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

// 先进行左单旋,再右单旋
void RotateLR(Node* parent)
{Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;// 旋转之前,保存subLR的平衡因子,旋转完成之后,需要根据该平衡因子来调整其他节点的平衡因子int bf = subLR->_bf;// 先对30进行左单旋RotateL(parent->_left);//  再对90进行右单旋RotateR(parent);// // 旋转之前,60的平衡因子可能是-1/0/1,旋转完成之后,根据情况对其他节点的平衡因子进行调整if (bf == -1){subLR->_bf = 0;subL->_bf = 0;parent->_bf = 1;}else if (bf == 1){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);}
}
4.4 新节点插入较高右子树的左侧—右左:先右单旋再左单旋

🍎 ① 什么情况下使用右左双旋呢 ?

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

// 右左单旋
void RotateRL(Node* parent)
{Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;int bf = subRL->_bf;RotateR(subR);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;}
}

5. 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 l o g 2 ( N ) log_2 (N) log2(N)

🍎🍎🍎 但是如果要对AVL树做一些结构修改的操作,性能非常低下,比如:插入(插入的时候 new 出节点也很消耗时间)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,意思就是不会插入新数据),可以考虑AVL树,但一个结构经常修改,就不太适合。

6. AVL树的面试题

  • 🍎① AVL树插入或者删除的时候,其旋转情况?

🐧Ⅰ、插入时,AVL树最多只需要旋转两次。

🐧Ⅱ、删除操作时,可能不止旋转两次,可能需要旋转多次,子树旋转后,其高度降低了一层,其上层可能也需要跟着旋转。

在这里插入图片描述

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