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C++从入门到起飞之——AVL树 全方位剖析!

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目录

1. AVL的概念

2. AVL树的实现

 2.1 AVL树的结构

 2.2 AVL树的插⼊

>AVL树插⼊⼀个值的⼤概过程

>平衡因⼦更新

>插⼊结点及更新平衡因⼦的代码实现

2.3 旋转

2.3.1 旋转的原则

2.3.2 右单旋

 2.3.3 右单旋代码实现

2.3.4 左单旋

2.3.5 左单旋代码实现 

2.3.6 左右双旋

2.3.7左右双旋代码实现

2.3.8 右左双旋

2.3.9 右左双旋代码实现

2.4 AVL树的查找

2.5 AVL树平衡检测

3. 源码

4、完结散花


1. AVL的概念

• 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。

• 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,他们在1962 年的论⽂《An algorithm or the organization of information》中发表了它。

• 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, 就像⼀个⻛向标⼀样。

• 思考⼀下为什么AVL树是⾼度平衡搜索⼆叉树,要求⾼度差不超过1,⽽不是⾼度差是0呢?0不是更 好的平衡吗?画画图分析我们发现,不是不想这样设计,⽽是有些情况是做不到⾼度差是0的。⽐ 如⼀棵树是2个结点,4个结点等情况下,⾼度差最好就是1,⽆法作为⾼度差是0

• 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。

2. AVL树的实现

 2.1 AVL树的结构

节点的结构:

template<class K,class V>
struct AVLTreeNode
{pair<K, V> _kv;AVLTreeNode* _parent;AVLTreeNode* _right;AVLTreeNode* _left;int _bf;//平衡因子AVLTreeNode(const pair<K,V>& kv):_kv(kv), _parent(nullptr), _right(nullptr),_left(nullptr),_bf(0){}
};

树的结构:

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

 2.2 AVL树的插⼊

>AVL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,本质降低了⼦树 的⾼度,不会再影响上⼀层,所以插⼊结束

>平衡因⼦更新

更新原则:

• 平衡因⼦=右⼦树⾼度-左⼦树⾼度

• 只有⼦树⾼度变化才会影响当前结点平衡因⼦。

• 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--

• 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:

• 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。

• 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。

• 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。

>插⼊结点及更新平衡因⼦的代码实现

	bool insert(const pair<K, V>& kv){//如果树为空,直接在根插入if (_root == nullptr){_root = new Node(kv);return true;}//树不为空,先按照搜索树规则找到插入位置Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){//插入的key小就往左走if (kv.first < cur->_kv.first){parent = cur;cur = cur->_left;}//大就往右走else if (kv.first > cur->_kv.first){parent = cur;cur = cur->_right;}else//不支持键值冗余{return false;}}//找到在parent插入的位置了cur = new Node(kv);if (kv.first < parent->_kv.first)parent->_left = cur;elseparent->_right = cur;//不要忘记链接新增节点的parentcur->_parent = parent;//开始更新平衡因子while (parent){if (parent->_left == cur)parent->_bf--;elseparent->_bf++;//_bf从1或-1到0,不会影响祖先节点if (parent->_bf == 0){break;}//_bf从0到1或-1,会影响祖先节点,继续向上更新else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){cur = parent;parent = parent->_parent;}//平衡破坏,旋转恢复平衡else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){//旋转逻辑//........break;//旋转完后,该节点的平衡因子为0,无需向上更新}else//非预想平衡因子,直接断死{assert(false);}}return true;}

2.3 旋转

2.3.1 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。

说明:下⾯的图中,有些结点我们给的是具体值,如10和5等结点,这⾥是为了⽅便讲解,实际中是什 么值都可以,只要⼤⼩关系符合搜索树的规则即可。

2.3.2 右单旋

具象图

抽象图 

 2.3.3 右单旋代码实现

//右单旋
void RotateR(Node* parent)
{Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;Node* pParent = parent->_parent;parent->_left = subLR;if(subLR)//如果不为空subLR->_parent = parent;subL->_right = parent;parent->_parent = subL;if (pParent == nullptr){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subL;}else{pParent->_right = subL;}subL->_parent = pParent;}parent->_bf = subL->_bf = 0;
}

2.3.4 左单旋

具象图

抽象图  

2.3.5 左单旋代码实现 

//左单旋
void RotateL(Node* parent)
{Node* pParent = parent->_parent;Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;subR->_left = parent;parent->_parent = subR;parent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = parent;if (pParent == nullptr){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subR;}else{pParent->_right = subR;}subR->_parent = pParent;}parent->_bf = subR->_bf = 0;
}

2.3.6 左右双旋

具象图

 抽象图  

2.3.7左右双旋代码实现

//左右双旋
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;parent->_bf = 1;subLR->_bf = 0;}else if(bf == 1){subL->_bf = -1;parent->_bf = 0;subLR->_bf = 0;}else if (bf == 0){subL->_bf = 0;parent->_bf = 0;subLR->_bf = 0;}else{assert(false);}
}

2.3.8 右左双旋

2.3.9 右左双旋代码实现

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

2.4 AVL树的查找

按⼆叉搜索树逻辑实现即可,搜索效率为O(logN)

//查找
Node* find(const K& key)
{Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_kv.first == key){return cur;}else if (key < cur->_kv.first){cur = cur->_left;}else{cur = cur->_right;}}return nullptr;
}

2.5 AVL树平衡检测

我们实现的AVL树是否合格,我们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。

//中序遍历
Node* _Inorder(Node* root)
{if (root == nullptr)return nullptr;_Inorder(root->_left);cout << "{" << root->_kv.first << "," << root->_kv.second << "}" << endl;_Inorder(root->_right);return root;
}
//计算树的高度
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;
}
//计算节点的数量
int _Size(Node* root)
{if (root == nullptr)return 0;int CountL = _Size(root->_left);int CountR = _Size(root->_right);return CountL + CountR + 1;
}
//判断是否是AVL树
bool _IsBalanceTree(Node* root)
{//空树也是AVL树if (root == nullptr)return true;int LHeight = _Height(root->_left);int RHeight = _Height(root->_right);int ret = RHeight - LHeight;if (abs(ret) >= 2){cout << root->_kv.first << "高度差异常" << endl << "高度差为:" << ret << endl;return false;}if (ret != root->_bf){cout << root->_kv.first << "平衡因子异常" << endl;return false;}return _IsBalanceTree(root->_left) && _IsBalanceTree(root->_right);
}
#include"AVLTree.h"
#include<vector>void TestRotate()
{AVLTree<int, int> t;// 常规的测试⽤例 //int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };// 特殊的带有双旋场景的测试⽤例 int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };for (auto e : a){t.insert({ e,e });}t.Inorder();cout << t.IsBalanceTree() << endl;
}
void TestTreeBalance()
{const int N = 1000;srand((unsigned int)time(nullptr));AVLTree<int, int> t;vector<int> v;for (int i = 0; i < N; i++){v.push_back(rand() + i);}for (auto e : v){t.insert({ e,e });}cout << t.Height() << endl;;cout << t.Size() << endl;cout << t.IsBalanceTree() << endl;
}int main()
{//TestRotate();TestTreeBalance();return 0;
}

3. 源码

#pragma once
#include<assert.h>
#include<iostream>
using namespace std;template<class K,class V>
struct AVLTreeNode
{pair<K, V> _kv;AVLTreeNode* _parent;AVLTreeNode* _right;AVLTreeNode* _left;int _bf;//平衡因子AVLTreeNode(const pair<K,V>& kv):_kv(kv), _parent(nullptr), _right(nullptr),_left(nullptr),_bf(0){}
};template<class K, class V>
class AVLTree
{
public:typedef AVLTreeNode<K,V> Node;//插入bool insert(const pair<K, V>& kv){//如果树为空,直接在根插入if (_root == nullptr){_root = new Node(kv);return true;}//树不为空,先按照搜索树规则找到插入位置Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){//插入的key小就往左走if (kv.first < cur->_kv.first){parent = cur;cur = cur->_left;}//大就往右走else if (kv.first > cur->_kv.first){parent = cur;cur = cur->_right;}else//不支持键值冗余{return false;}}//找到在parent插入的位置了cur = new Node(kv);if (kv.first < parent->_kv.first)parent->_left = cur;elseparent->_right = cur;//不要忘记链接新增节点的parentcur->_parent = parent;//开始更新平衡因子while (parent){if (parent->_left == cur)parent->_bf--;elseparent->_bf++;//_bf从1或-1到0,不会影响祖先节点if (parent->_bf == 0){break;}//_bf从0到1或-1,会影响祖先节点,继续向上更新else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){cur = parent;parent = parent->_parent;}//平衡破坏,旋转恢复平衡else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){//旋转逻辑//纯粹左边高进行右单旋if (parent->_bf == -2 && parent->_left->_bf == -1){RotateR(parent);}//纯粹右边高进行左单旋else if (parent->_bf == 2 && parent->_right->_bf == 1){RotateL(parent);}//不纯粹左边高进行左右双旋else if (parent->_bf == -2 && parent->_left->_bf == 1){RotateLR(parent);}//不纯粹右边高进行右左双旋else if (parent->_bf == 2 && parent->_right->_bf == -1){RotateRL(parent);}break;//旋转完后,该节点的平衡因子为0,无需向上更新}else//非预想平衡因子,直接断死{assert(false);}}return true;}//查找Node* find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_kv.first == key){return cur;}else if (key < cur->_kv.first){cur = cur->_left;}else{cur = cur->_right;}}return nullptr;}//中序遍历void Inorder(){_Inorder(_root);}//计算树的高度int Height(){return _Height(_root);}//计算树的节点个数int Size(){return _Size(_root);}//判断是否是AVL树bool IsBalanceTree(){return _IsBalanceTree(_root);}private://右单旋void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;Node* pParent = parent->_parent;parent->_left = subLR;if(subLR)//如果不为空subLR->_parent = parent;subL->_right = parent;parent->_parent = subL;if (pParent == nullptr){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subL;}else{pParent->_right = subL;}subL->_parent = pParent;}parent->_bf = subL->_bf = 0;}//左单旋void RotateL(Node* parent){Node* pParent = parent->_parent;Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;subR->_left = parent;parent->_parent = subR;parent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = parent;if (pParent == nullptr){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subR;}else{pParent->_right = subR;}subR->_parent = pParent;}parent->_bf = subR->_bf = 0;}//左右双旋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;parent->_bf = 1;subLR->_bf = 0;}else if(bf == 1){subL->_bf = -1;parent->_bf = 0;subLR->_bf = 0;}else if (bf == 0){subL->_bf = 0;parent->_bf = 0;subLR->_bf = 0;}else{assert(false);}}//右左双旋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;parent->_bf = 0;subRL->_bf = 0;}else if (bf == 1){subR->_bf = 0;parent->_bf = -1;subRL->_bf = 0;}else if (bf == 0){subR->_bf = 0;parent->_bf = 0;subRL->_bf = 0;}else{assert(false);}}//中序遍历Node* _Inorder(Node* root){if (root == nullptr)return nullptr;_Inorder(root->_left);cout << "{" << root->_kv.first << "," << root->_kv.second << "}" << endl;_Inorder(root->_right);return root;}//计算树的高度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;}//计算节点的数量int _Size(Node* root){if (root == nullptr)return 0;int CountL = _Size(root->_left);int CountR = _Size(root->_right);return CountL + CountR + 1;}//判断是否是AVL树bool _IsBalanceTree(Node* root){//空树也是AVL树if (root == nullptr)return true;int LHeight = _Height(root->_left);int RHeight = _Height(root->_right);int ret = RHeight - LHeight;if (abs(ret) >= 2){cout << root->_kv.first << "高度差异常" << endl << "高度差为:" << ret << endl;return false;}if (ret != root->_bf){cout << root->_kv.first << "平衡因子异常" << endl;return false;}return _IsBalanceTree(root->_left) && _IsBalanceTree(root->_right);}private:Node* _root=nullptr;
};

4、完结散花

好了,这期的分享到这里就结束了~

如果这篇博客对你有帮助的话,可以用你们的小手指点一个免费的赞并收藏起来哟~

如果期待博主下期内容的话,可以点点关注,避免找不到我了呢~

我们下期不见不散~~

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从YOLO到A*&#xff1a;用PyTorch和OpenCV构建自动驾驶避障仿真器 想象一下&#xff0c;你正坐在一辆自动驾驶汽车里&#xff0c;车辆能够自动识别前方的行人、车辆和障碍物&#xff0c;并规划出安全的行驶路径。这种看似科幻的场景&#xff0c;如今正逐渐成为现实。本文将带你…...

从零开始玩转Arduino:手把手教你用MOS管和继电器控制大电流设备(附电路图)

从零开始玩转Arduino&#xff1a;手把手教你用MOS管和继电器控制大电流设备&#xff08;附电路图&#xff09; 当你第一次尝试用Arduino控制大功率设备时&#xff0c;可能会遇到一个常见问题&#xff1a;小小的开发板输出引脚根本无法直接驱动电机、灯带或加热管。这时候&#…...

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开源AI新选择&#xff1a;Ollama部署Llama-3.2-3B&#xff0c;性能实测与体验 1. 模型介绍与技术背景 1.1 Llama-3.2-3B模型概述 Llama-3.2-3B是Meta公司推出的开源大型语言模型系列中的一员&#xff0c;作为3B参数规模的版本&#xff0c;它在保持轻量级的同时提供了出色的文…...

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【未发表】VMD-BKA-CNN-BiLSTM四模型多变量时序预测一键对比 Matlab代码 可用于风电预测&#xff0c;光伏预测等 基于变分模态分解结合黑翅鸳算法优化卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络的数据多变量时序预测一键对比 各种对比图都有 包含VMD-BKA-CNN-BiLSTM,VMD-CNN…...

终极SQLite命令行工具litecli:10个必备功能完全指南

终极SQLite命令行工具litecli&#xff1a;10个必备功能完全指南 【免费下载链接】litecli CLI for SQLite Databases with auto-completion and syntax highlighting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/litecli 如果你正在寻找一个功能强大、简单易用的SQLit…...