C++AVL树4种旋转详讲(左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋)

目录
  • 引子:AVL树是因为什么出现的?
  • 1.AVl树的的特性
  • 2.AVl树的框架
  • 3.AVL树的插入
    • 3.1四种旋转(左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋)
      • 3.1.1左单旋
      • 3.1.2右单旋
      • 3.1.3左右双旋
      • 3.1.4右左双旋
  • 附:AVL的性能
  • 总结

引子:AVL树是因为什么出现的?

二叉搜索树可以缩短查找的效率,如果数据有序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,效率低下时间复杂度:O(N)

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:当向二叉搜索树中插入新结点后,如果能保证每个结点左右子树高度之差的绝对值不超过1(对树中的结点进行调整),即为AVl树以他们的名字缩写命名也可以叫高度二叉搜索树

1.AVl树的的特性

一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树,它就是AVL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),节点右子树最长路径-左子树最长路径

如果AVl树有n个结点,其高度可保持在O(logN)搜索时间复杂度O(logN),为什么?

答:左右子树高度之差的绝对值不超过1,那么只有最后一层会差一部分的节点;

2.AVl树的框架

template<class K, class V>
struct AVLtreeNode
{
    //节点构造函数
	AVLtreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		,_right(nullptr)
		,_parent(nullptr)
		,_bf(0)
		,_kv(kv)
	{}
    //节点的成员
    //三叉链
	AVLtreeNode<K, V>* _left;
	AVLtreeNode<K, V>* _right;
	AVLtreeNode<K, V>* _parent;
	int _bf;//平衡因子
    //数据使用库里面的pair类存储的kv
	pair<K, V> _kv;
};
template<class K,class V>
class AVLtree
{
	typedef AVLtreeNode<K, V> Node;
public:
    //构造函数
	AVLtree()
		:_root(nullptr)
	{}
    //四种旋转
	void RotateL(Node* parent)
	void RotateR(Node* parent)
	void RotateLR(Node* parent)
	void RotateRL(Node* parent)
    //插入
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
    //寻找
	Node* Find(const K& kv)
private:
	Node* _root;
};

三叉链是什么?

3.AVL树的插入

bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(kv);
			return true;
		}
		Node* parent = _root, *cur = _root;
		while (cur)
		{
			//找nulptr,如果已经有这个key了,二叉搜索树的特性不支持冗余,所以返回失败
			if (cur->_kv.first > kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (cur->_kv.first <kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}
		//
		cur = new Node(kv);
		//判断孩子在父亲的左边还是右边
		if (cur->_kv.first > parent->_kv.first)
		{
			parent->_right = cur;
			cur->_parent = parent;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
			cur->_parent = parent;
		}
		while (parent)
		{
			//影响一条路径所有的祖先
			if (parent->_right == cur)
				parent->_bf++;
			else
				parent->_bf--;

			if (parent->_bf == 0)
			{
				//左右平衡了不会再影响祖先了
				break;
			}
			if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
			{
				//当前节点所在子树变了,会影响父亲
				// 继续往上更新
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
			{
				//parent所在子树已经不平衡,需要旋转处理一下
				if (parent->_bf == -2)
				{
					if (cur->_bf == -1)
						// 右单旋
						RotateR(parent);
					else // cur->_bf == 1
						RotateLR(parent);
				}
				else // parent->_bf  == 2
				{
					if (cur->_bf == 1)
						// 左单旋
						RotateL(parent);
					else // cur->_bf == -1
						RotateRL(parent);
				}
				break;
			}
			else
			{
				// 插入节点之前,树已经不平衡了,或者bf出错。需要检查其他逻辑
				assert(false);
			}
		}
		return true;
	}

插入整体逻辑:

  1. 如果还没有元素是一课空树,直接插入即可;如果有元素,按pair的first(key)和比较的节点比较结果为大说明为空的哪个位置在右边,和比较的节点比较的结果小说明为空的哪个位置在左边,如果相等说明已经有这个元素了,二叉搜索树不支持冗余返回一个pair类第一个成员为那个相同元素的map的迭代器和第二个成员为false的pair类迭代器;
  2. 不知道这个已经找到的位置在父节点的左边还是右边,需要判断一下,然后插入元素;
  3. 插入元素的后那么平衡因子将发生变化,为0说明这个父亲节点左右平衡不会影响其他节点,为1或者-1需要向上调整,为2或者-2说明已经不平衡需要旋转;

节点右子树最长路径-左子树最长路径,右边插入节点就+,左边插入节点就-;

3.1四种旋转(左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋)

3.1.1左单旋

  • 调用函数是传的参数是轴点
  • 要保留轴点的父亲,以及调整三叉链
  • 调整后原来的孩子和父亲(轴点)的平衡因子都置为0;
void RotateR(Node* parent)
	{
		//轴点的左,孩子节点
		Node* subL = parent->_left;
		//孩子节点的右
		Node* subLR = subL->_right;
		//我的右当你(轴点)的左
		parent->_left = subLR;
		//调整三叉链
		if (subLR)
			subLR->_parent = parent;
		//你(轴点)做我的右
		subL->_right = parent;
		//调整三叉链
		Node* parentParent = parent->_parent;
		parent->_parent = subL;

		if (parent == _root)
		{
			_root = subL;
			_root->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			//轴点的父亲新的孩子节点
			if (parentParent->_left == parent)
				parentParent->_left = subL;
			else
				parentParent->_right = subL;

			subL->_parent = parentParent;
		}

		subL->_bf = parent->_bf = 0;
	}

3.1.2右单旋

  • 调用函数是传的参数是轴点
  • 要保留轴点的父亲,以及调整三叉链
  • 调整后原来的孩子和父亲(轴点)的平衡因子都置为0;
void RotateL(Node* parent)
	{
		//轴点的右,孩子节点
		Node* subR = parent->_right;
		//孩子节点的左
		Node* subRL = subR->_left;
		//我的左当你(轴点)的右
		parent->_right = subRL;
		//调整三叉链
		if (subRL)
		{
			subRL->_parent = parent;
		}
		//你(轴点)做我的左
		subR->_left = parent;
		Node* parentparent = parent->_parent;

		parent->_parent = subR;
		if (parent == _root)
		{
			if (parentparent->_left == parent)
				parentparent->_left = subR;
			else
				parentparent->_right = subR;

			subR->_parent = parentparent;
		}
		else
		{
			subR->_parent = nullptr;
			_root = subR;
		}

		subR->_bf = parent->_bf = 0;

	}

3.1.3左右双旋

  • 调用左单旋是传的参数是轴点1,右单旋传的轴点2
  • 平衡因子分3种情况,依靠3个被改变节点中最后一个来判断
void RotateLR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		int bf = subLR->_bf;

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

		// ...平衡因子调节还需要具体分析
		if (bf == -1)
		{
			subL->_bf = 0;
			parent->_bf = 1;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			parent->_bf = 0;
			subL->_bf = -1;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 0)
		{
			parent->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

依靠3个被改变节点中最后一个来判断

3.1.4右左双旋

  • 调用右单旋是传的参数是轴点1,左单旋传的轴点2
  • 平衡因子分3种情况,依靠3个被改变节点中最后一个来判断
void RotateRL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		int bf = subRL->_bf;

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

		// 平衡因子更新
		if (bf == 1)
		{
			subR->_bf = 0;
			parent->_bf = -1;
			subRL->_bf = 0;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 1;
			subRL->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 0)
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 0;
			subRL->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

附:AVL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),可以考虑AVL树,但一个结构经常修改,就不太适合。

总结

  • 调用旋转的实参是轴点
  • 左单旋:我的左当你的右,你(轴点)当我的左
  • 右单旋:我的右当你的左,你(轴点)当我的右

到此这篇关于C++AVL树4种旋转(左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋)的文章就介绍到这了,更多相关C++AVL树旋转内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • C++实现AVL树的完整代码

    AVL树的介绍 AVL树是一种自平衡的二叉搜索树,它通过单旋转(single rotate)和双旋转(double rotate)的方式实现了根节点的左子树与右子树的高度差不超过1,.这有效的降低了二叉搜索树的时间复杂度,为O(log n).那么,下面小编将详细介绍C++实现AVL树的代码.最后一步提供可靠的代码实现 这里先粘贴代码 给大家的忠告,一定要及时去实现,不然之后再实现要花更多的时间 /* *平衡二叉树应该有些功能 *插入 删除 查找 *前序遍历 中序遍历 后序遍历 层次遍历 *统计结

  • C++数据结构之AVL树的实现

    目录 1.概念 (1)二叉搜索树的缺点 (2)定义节点 2.插入 (1)拆分 (2)找节点与插节点 (3)更新平衡因子与旋转 3.判断 4.完整代码及测试代码 完整代码 测试代码 1.概念 (1)二叉搜索树的缺点 要手撕AVL树,我们首先要知道什么是AVL树.AVL树是在二叉搜索树的基础之上改造的.当我们插入的是一个有序的序列的时候,二叉搜素树会使用一条直线来进行存储,这样并不利于查找. 当遇到这种情况的时候我们就需要对这棵树来进行调整.AVL树会通过旋转等操作,来规避这种情况.最终满足每一个节

  • Springboot整合Netty实现RPC服务器详解流程

    目录 一.什么是RPC? 二.实现RPC需要解决那些问题? 1. 约定通信协议格式 RPC请求 RPC响应 2. 序列化方式 3. TCP粘包.拆包 4. 网络通信框架的选择 三.RPC服务端 四.RPC客户端 总结 一.什么是RPC? RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用,是一种进程间的通信方式,其可以做到像调用本地方法那样调用位于远程的计算机的服务.其实现的原理过程如下: 本地的进程通过接口进行本地方法调用. RPC客户端将调用的接口名.接口方法.方法参数等信息利

  • C++ AVL树插入新节点后的四种调整情况梳理介绍

    AVL树是一个高度平衡的二叉搜索树 满足二叉搜索树的所有特性. 左子树和右子树的高度之差的绝对值不大于1. 此处AVL树结点的定义 template<class K, class V> struct AVLTreeNode { AVLTreeNode<K, V> _left; AVLTreeNode<K, V> _right; AVLTreeNode<K, V> _parent; pair<K, V> _kv; int _bf; //平衡因子 A

  • C++实现AVL树的基本操作指南

    目录 AVL树的概念 AVL树的插入 AVL树的四种旋转 右单旋 左单旋 左右双旋 右左双旋 查找 其他接口 析构函数 拷贝构造 拷贝赋值 总结 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-Velskii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

  • C++AVL树4种旋转详讲(左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋)

    目录 引子:AVL树是因为什么出现的? 1.AVl树的的特性 2.AVl树的框架 3.AVL树的插入 3.1四种旋转(左单旋.右单旋.左右双旋.右左双旋) 3.1.1左单旋 3.1.2右单旋 3.1.3左右双旋 3.1.4右左双旋 附:AVL的性能 总结 引子:AVL树是因为什么出现的? 二叉搜索树可以缩短查找的效率,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,效率低下时间复杂度:O(N) 两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.L

  • Java详解AVL树的应用

    目录 一.什么是AVL树 1.二叉搜索树 2.为什么引入了AVL树 3.什么是AVL树 二.自己构造AVL树 三.AVL树的插入和删除 1.插入 1.1.右单旋 1.2.左单旋 1.3.左右双旋 1.4.右左双旋 2.删除 一.什么是AVL树 在认识AVL树之前我们先认识一下什么是二叉搜索树: 1.二叉搜索树 二叉搜索树又称为二叉排序树,二叉搜索树满足所有的左孩子节点都小于其根节点的值,所有的右孩子节点都大于其根节点的值,二叉搜索树上的每一棵子树都是一棵二叉搜索树,因此二叉搜索树通过中序遍历可以

  • 数据结构之AVL树详解

    1. 概述 AVL树是最早提出的自平衡二叉树,在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为高度平衡树.AVL树得名于它的发明者G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis.AVL树种查找.插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n),增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树.本文介绍了AVL树的设计思想和基本操作. 2. 基本术语 有四种种情况可能导致二叉查找树不平衡,分别为: (1)LL:插入一个新节点到根节点的左子树(Left)的左子树

  • C语言数据结构之平衡二叉树(AVL树)实现方法示例

    本文实例讲述了C语言数据结构之平衡二叉树(AVL树)实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: AVL树是每个结点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树. 要维持这个树,必须在插入和删除的时候都检测是否出现破坏树结构的情况.然后立刻进行调整. 看了好久,网上各种各种的AVL树,千奇百怪. 关键是要理解插入的时候旋转的概念. // // AvlTree.h // HelloWorld // Created by feiyin001 on 17/1/9. // Copyright (c) 201

  • 图解AVL树数据结构输入与输出及实现示例

    目录 AVL树(平衡二叉树): AVL树的作用: AVL树的基本操作: AVL树的插入,单旋转的第一种情况---右旋: AVL树的插入,单旋转的第二种情况---左旋: AVL树的插入,双旋转的第一种情况---左右(先左后右)旋: AVL树的插入,双旋转的第二种情况---右左(先右后左)旋: AVL树的插入代码实现:(仅供参考) AVL树(平衡二叉树): AVL树本质上是一颗二叉查找树,但是它又具有以下特点:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树

  • Android 三种动画详解及简单实例

    Android 三种动画详解 帧动画 一张张图片不断的切换,形成动画效果 在drawable目录下定义xml文件,子节点为animation-list,在这里定义要显示的图片和每张图片的显示时长 <animation-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:oneshot="false"> <item android:drawable="

随机推荐