Java深入分析了解平衡二叉树

目录
  • AVL树的引入
  • 基本概念
  • 基础设计
  • RR(左旋)
  • LL(右旋)
  • LR(先左旋再右旋)
  • RL(先右旋再左旋)
  • 添加节点
  • 删除节点

AVL树的引入

搜索二叉树有着极高的搜索效率,但是搜索二叉树会出现以下极端情况:

这样的二叉树搜索效率甚至比链表还低。在搜索二叉树基础上出现的平衡二叉树(AVL树)就解决了这样的问题。当平衡二叉树(AVL树)的某个节点左右子树高度差的绝对值大于1时,就会通过旋转操作减小它们的高度差。

基本概念

AVL树本质上还是一棵二叉搜索树,它的特点是:

  • 本身首先是一棵二叉搜索树。
  • 每个结点的左右子树的高度之差的绝对值(平衡因子)最多为1。也就是说,AVL树,本质上是带了平衡功能的二叉查找树(二叉排序树,二叉搜索树)。
  • 当插入一个节点或者删除一个节点时,导致某一个节点的左右子树高度差的绝对值大于1,这时需要通过左旋和右旋的操作使二叉树再次达到平衡状态。

平衡因子(balanceFactor)

  • 一个结点的左子树与右子树的高度之差。
  • AVL树中的任意结点的BF只可能是-1,0和1。

基础设计

下面是AVL树需要的简单方法和属性:

public class AVLTree <E extends Comparable<E>>{
    class Node{
        E value;
        Node left;
        Node right;
        int height;
        public Node(){}
        public Node(E value){
            this.value = value;
            height = 1;
            left = null;
            right = null;
        }
        public void display(){
            System.out.print(this.value + " ");
        }
    }
    Node root;
    int size;
    public int size(){
        return size;
    }
    public int getHeight(Node node) {
        if(node == null) return 0;
        return node.height;
    }
    //获取平衡因子(左右子树的高度差,大小为1或者0是平衡的,大小大于1不平衡)
    public int getBalanceFactor(){
        return getBalanceFactor(root);
    }
    public int getBalanceFactor(Node node){
        if(node == null) return 0;
        return getHeight(node.left) - getHeight(node.right);
    }
    //判断一个树是否是一个平衡二叉树
    public boolean isBalance(Node node){
        if(node == null) return true;
        int balanceFactor = Math.abs(getBalanceFactor(node.left) - getBalanceFactor(node.right));
        if(balanceFactor > 1) return false;
        return isBalance(node.left) && isBalance(node.right);
    }
    public boolean isBalance(){
        return isBalance(root);
    }
    //中序遍历树
    private  void inPrevOrder(Node root){
        if(root == null) return;
        inPrevOrder(root.left);
        root.display();
        inPrevOrder(root.right);
    }
    public void inPrevOrder(){
        System.out.print("中序遍历:");
        inPrevOrder(root);
    }
}

RR(左旋)

往一个树右子树的右子树上插入一个节点,导致二叉树变得不在平衡,如下图,往平衡二叉树中插入5,导致这个树变得不再平衡,此时需要左旋操作,如下:

代码如下:

//左旋,并且返回新的根节点
    public Node leftRotate(Node node){
        System.out.println("leftRotate");
       Node cur = node.right;
       node.right = cur.left;
       cur.left = node;
       //跟新node和cur的高度
        node.height = Math.max(getHeight(node.left),getHeight(node.right)) + 1;
        cur.height = Math.max(getHeight(cur.left),getHeight(cur.right)) + 1;
        return cur;
    }

LL(右旋)

往一个AVL树左子树的左子树上插入一个节点,导致二叉树变得不在平衡,如下图,往平衡二叉树中插入2,导致这个树变得不再平衡,此时需要左旋操作,如下:

代码如下:

 //右旋,并且返回新的根节点
    public Node rightRotate(Node node){
        System.out.println("rightRotate");
        Node cur = node.left;
        node.left = cur.right;
        cur.right = node;
        //跟新node和cur的高度
        node.height = Math.max(getHeight(node.left),getHeight(node.right)) + 1;
        cur.height = Math.max(getHeight(cur.left),getHeight(cur.right)) + 1;
        return cur;
    }

LR(先左旋再右旋)

往AVL树左子树的右子树上插入一个节点,导致该树不再平衡,需要先对左子树进行左旋,再对整棵树右旋,如下图所示,插入节点为5.

RL(先右旋再左旋)

往AVL树右子树的左子树上插入一个节点,导致该树不再平衡,需要先对右子树进行右旋,再对整棵树左旋,如下图所示,插入节点为2.

添加节点

//添加元素
    public  void add(E e){
        root = add(root,e);
    }
    public Node add(Node node, E value) {
        if (node == null) {
            size++;
            return new Node(value);
        }
        if (value.compareTo(node.value) > 0) {
            node.right = add(node.right, value);
        } else if (value.compareTo(node.value) < 0) {
            node.left = add(node.left, value);
        }
        //跟新节点高度
        node.height = Math.max(getHeight(node.left), getHeight(node.right)) + 1;
        //获取当前节点的平衡因子
        int balanceFactor = getBalanceFactor(node);
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在左子树的左子树上,此时需要进行右旋
        if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) >= 0) {
            return rightRotate(node);
        }
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在右子树子树的右子树上,此时需要进行左旋
        else if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) <= 0) {
            return leftRotate(node);
        }
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在左子树的右子树上,此时需要先对左子树左旋,在整个树右旋
        else if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) < 0) {
            node.left = leftRotate(node.left);
            return rightRotate(node);
        }
        //balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.left) > 0
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在右子树的左子树上,此时需要先对右子树右旋,再整个树左旋
        else if(balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) > 0) {
            node.right = rightRotate(node.right);
            return leftRotate(node);
        }
        return node;
    }

删除节点

 //删除节点
    public E remove(E value){
        root = remove(root,value);
        if(root == null){
            return null;
        }
        return root.value;
    }
    public Node remove(Node node, E value){
        Node retNode = null;
        if(node == null)
            return retNode;
        if(value.compareTo(node.value) > 0){
            node.right = remove(node.right,value);
            retNode = node;
        }
        else if(value.compareTo(node.value) < 0){
            node.left = remove(node.left,value);
            retNode = node;
        }
        //value.compareTo(node.value) = 0
        else{
            //左右节点都为空,或者左节点为空
            if(node.left == null){
                size--;
                retNode = node.right;
            }
            //右节点为空
            else if(node.right == null){
                size--;
                retNode = node.left;
            }
            //左右节点都不为空
            else{
                Node successor = new Node();
                //寻找右子树最小的节点
                Node cur = node.right;
                while(cur.left != null){
                    cur = cur.left;
                }
                successor.value  = cur.value;
                successor.right = remove(node.right,value);
                successor.left = node.left;
                node.left =  node.right = null;
                retNode = successor;
            }
            if(retNode == null)
                return null;
            //维护二叉树平衡
            //跟新height
            retNode.height = Math.max(getHeight(retNode.left),getHeight(retNode.right));
        }
        int balanceFactor = getBalanceFactor(retNode);
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在左子树的左子树上,此时需要进行右旋
        if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) >= 0) {
            return rightRotate(retNode);
        }
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在右子树子树的右子树上,此时需要进行左旋
        else if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) <= 0) {
            return leftRotate(retNode);
        }
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在左子树的右子树上,此时需要先对左子树左旋,在整个树右旋
        else if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) < 0) {
            retNode.left = leftRotate(retNode.left);
            return rightRotate(retNode);
        }
        //该子树不平衡且新插入节点(导致不平衡的节点)在右子树的左子树上,此时需要先对右子树右旋,再整个树左旋
        else if(balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) > 0) {
            retNode.right = rightRotate(retNode.right);
            return leftRotate(retNode);
        }
        return  retNode;
    }

到此这篇关于Java深入分析了解平衡二叉树的文章就介绍到这了,更多相关Java平衡二叉树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

  • Java数据结构之平衡二叉树的实现详解

    目录 定义 结点结构 查找算法 插入算法 LL 型 RR 型 LR 型 RL 型 插入方法 删除算法 概述 实例分析 代码 完整代码 定义 动机:二叉查找树的操作实践复杂度由树高度决定,所以希望控制树高,左右子树尽可能平衡. 平衡二叉树(AVL树):称一棵二叉查找树为高度平衡树,当且仅当或由单一外结点组成,或由两个子树形 Ta 和 Tb 组成,并且满足: |h(Ta) - h(Tb)| <= 1,其中 h(T) 表示树 T 的高度 Ta 和 Tb 都是高度平衡树 即:每个结点的左子树和右子树的高

  • Java数据结构之平衡二叉树的原理与实现

    目录 1 平衡二叉树的概述 2 平衡二叉树的实现原理 2.1 单旋转 2.2 双旋转 2.3 总结 3 平衡二叉树的构建 3.1 类架构 3.2 查找的方法 3.3 检查是否平衡的方法 3.4 插入的方法 3.5 查找最大值和最小值 3.6 删除的方法 4 平衡二叉树的总结 平衡二叉树(AVL树),顾名思义,是一颗很“平衡”的树,它的平衡是相对于排序二叉树来说的.为了避免极端情况下二叉搜索树节点分布不均匀,甚至退化为链表,影响查找效率,我们引入了平衡二叉树,即让树的结构看起来尽量“均匀”,左右子

  • 详解Java数据结构之平衡二叉树

    目录 什么是二叉搜索树 平衡二叉搜索树 平衡二叉搜索树建树程序 计算每个节点的高度 计算每个节点的平衡因子 合并二叉树 旋转调整函数 整体代码 什么是二叉搜索树 简单来说,就是方便搜索的二叉树,是一种具备特定结构的二叉树,即,对于节点n,其左子树的所有节点的值都小于等于其值,其右子树的所有节点的值都大于等于其值.​ 以序列2,4,1,3,5,10,9,8为例,如果以二叉搜索树建树的方式,我们建立出来的逐个步骤应该为 第一步: 第二步: 第三步: 第四步: 第五步: 第六步: 第七步: 第八步:

  • Java实现红黑树(平衡二叉树)的详细过程

    目录 前言 红黑二叉查找树 2-3树 2-3树的插入操作 实现红黑二叉树 结尾 前言 在实现红黑树之前,我们先来了解一下符号表. 符号表的描述借鉴了Algorithms第四版,详情在:https://algs4.cs.princeton.edu/home/ 符号表有时候被称为字典,就如同英语字典中,一个单词对应一个解释,符号表有时候又被称之为索引,即书本最后将术语按照字母顺序列出以方便查找的那部分.总的来说,符号表就是将一个键和一个值联系起来,就如Python中的字典,JAVA中的HashMap

  • Java源码解析之平衡二叉树

    一.平衡二叉树的定义 平衡二叉树是一种二叉排序树,其中每一个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1 .它是一种高度平衡的二叉排序树.意思是说,要么它是一棵空树,要么它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1 .我们将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值称为平衡因子BF (Balance Factor),那么平衡二叉树上所有结点的平衡因子只可能是-1 .0 和1. 这里举个栗子: 仔细看图中值为18的节点,18的节点的深度为2 .而它的右子树的深度为0,其差

  • Java深入分析了解平衡二叉树

    目录 AVL树的引入 基本概念 基础设计 RR(左旋) LL(右旋) LR(先左旋再右旋) RL(先右旋再左旋) 添加节点 删除节点 AVL树的引入 搜索二叉树有着极高的搜索效率,但是搜索二叉树会出现以下极端情况: 这样的二叉树搜索效率甚至比链表还低.在搜索二叉树基础上出现的平衡二叉树(AVL树)就解决了这样的问题.当平衡二叉树(AVL树)的某个节点左右子树高度差的绝对值大于1时,就会通过旋转操作减小它们的高度差. 基本概念 AVL树本质上还是一棵二叉搜索树,它的特点是: 本身首先是一棵二叉搜索

  • Java 深入分析链表面试实例题目

    目录 链表面试题一 问题描述: 问题分析: 问题讲解: 代码实现: 链表面试题二 问题描述: 问题分析: 问题讲解: 代码实现: 链表面试题一 判断链表是否是回文结构. 问题描述: 兄弟们,看图理解什么是链表的回文结构: 回文结构:正着读12 -> 23 ->34,倒着读12->23->34 奇数偶数都可以: 问题分析: 要判断是不是回文结构,那么我们就要遍历链表,一个从前往后走,一个从后往前走,对应的val值要相同,那么我们就必须修改链表的指向,这里就要用到快慢指针帮我们找到中间

  • Java深入分析与解决Top-K问题

    目录 题目 解题方案 方法一 方法二 方法三 题目 求最小的K个数 设计一个算法,找出数组中最小的k个数.以任意顺序返回这k个数均可. 解题方案 方法一 排序(冒泡/选择) 思路 1,冒泡排序是每执行一次,就会确定最终位置,执行K次后,就可以得到结果,时间复杂度为O(n * k),当k<<n时,O(n * k)的性能会比O(N*logN)好. 2,选择排序每执行依次,就会通过确定一个最大的或最小的放在一端,通过选择排序,执行K次就可以得到最大的K个数了.时间复杂度时O(N * K). 代码实现

  • Java深入分析Iterator迭代器与foreach循环的使用

    目录 一.Iterator迭代器接口 1. 使用Iterator接口遍历集合元素 2. Iterator接口的方法 3. 迭代器的执行原理 3.1 代码演示 3.2 代码执行过程解析 4. Iterator接口remove()方法 4.1 代码演示 4.2 注意 5. 代码演示 二.foreach 循环 1. 概述 2. 语法解析 3. 代码演示 4. 易错题 一.Iterator迭代器接口 1. 使用Iterator接口遍历集合元素 Iterator对象称为迭代器(设计模式的一种),主要用于遍

  • Java深入分析讲解反射机制

    目录 反射的概述 获取Class对象的三种方式 通过反射机制获取类的属性 通过反射机制访问Java对象的属性 反射机制与属性配置文件的配合使用 资源绑定器 配合使用样例 通过反射机制获取类中方法 通过反射机制调用Java对象的方法 通过反射机制获取类中的构造方法 通过反射机制创建对象(调用构造方法) 通过反射机制获取一个类的父类和父接口 反射的概述 JAVA反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法:对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性:这种动态获取的

  • Java深入分析动态代理

    目录 代理模式 静态代理 动态代理 JDK动态代理 CGLIB动态代理 JDK代理与CGLIB代理的区别 "代理"这个词相信大家并不陌生,简单来说就是代替厂家来售卖商品,代理替代厂家售卖商品,顾客找代理购买商品.也就是说:1)顾客和厂家之间是不可见的,顾客不知道背后的厂家是谁.2)代理可以对顾客进行“定位”,更精确的售卖给需要的客户群体. 代理模式 代理模式:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问,也就是创建一个代理对象作为客户端和目标对象之间的中介,主要目的就是保护目标对象或增

  • java 中数据库连接的JDBC和驱动程序的深入分析

    java 中数据库连接的JDBC和驱动程序的深入分析 理解: java应用程序与数据库建立连接时,先通过jdbc(jdbc是属于jdk带有的)与数据库厂商提供的驱动程序通信,而驱动程序再与数据库通信. 数据库厂商提供的驱动程序: 数据库的种类有多种,比如mysql.oracle等,不同的数据库有不同的驱动程序.所以在进行其他操作前,首先要下载导入对应的驱动程序jar包. 连接测试步骤: 先声明所用到的数据库的url.用户名和密码(数据库的) private static String url="

随机推荐