AVL树(平衡二叉树)
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。因此为了解决这个问题,两位俄罗斯的数学家发明了一种方法: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。
- 它的左右子树都是AVL树
- 左右子树高度之差的绝对值(也叫平衡因子)不超过1
- 我规定:平衡因子(balance factor)= 右子树高度 - 左子树高度(后面这样实现)
AVL树节点定义以及框架
template <class K,class V>
struct AVL_Node
{
//三叉链
AVL_Node<K, V>* left;
AVL_Node<K, V>* right;
AVL_Node<K, V>* parent;//用来定位父节点
K key;
V value;
int bf;//平衡因子 = 右子树 - 左子树
AVL_Node(const K& key, const V& value):left(nullptr),right(nullptr),parent(nullptr), key(key), value(value),bf(0)
{}
};
template <class K, class V>
class AVL_Tree
{
typedef AVL_Node<K,V> Node;
public:
public:
Node* root = nullptr;
};
AVL树的插入
方法概述
第一步: 我们先按照二叉搜索树树插入节点的方式,插入节点(这一步很简单,上一篇博客介绍过)
第二步: 更新平衡因子,更新平衡因子的过程是一个难点,下面我给大家分析一下整个过程
平衡因子的调节
实际上,我们应该能够发现,插入一个节点后,它之后影响它祖先的平衡因子(可能是所有祖先,也可能是一部分祖先),下面就是一个分析过程:
第一步: 判断父亲节点是否存在,不存在直接结束,如果存在,且插入节点是它的左孩子,那么父亲节点的平衡因子就减1,如果是父亲的右孩子,父亲的平衡因子就加1。然后对父亲节点的平衡因子进行检索。
第二步: 继续对父亲节点的平衡因子进行检索,平衡因子会有以下三种情况
- 第一种情况:此时父亲的平衡因子为0,则说明插入前父亲的平衡因子为1或-1,缺少左节点或右节点插入后,插入的节点已经补齐了左节点或右节点,整体高度不变,对上层无影响,不需要继续调节。下面是一个演示图:
- 第二种情况:此时父亲节点的平衡因子为-1或1,则说明插入前父亲的平衡因子为0,插入后增加了一个左节点或右节点,整体高度增加1,对上层有影响,继续迭代更新祖先的平衡因子。下面是一个演示图:
- 第三种情况:此时父亲节点的平衡因子为-2或2,则说明插入前父亲的平衡因子为-1或1,多了一个左节点或一个右节点,插入后增加了一个左节点或右节点,此时多了两个左节点和右节点,这棵子树一边已经被拉高了,此时这棵子树不平衡了,需要旋转处理。下面是一个演示图:
旋转处理(出现了不平衡子树)
一般来说,第一个发生不平衡的节点,我们记作parent,它的孩子分别记作subL(左子树)和subR(右子树)
分四种情况讨论:
- 左单旋(新插入的节点在右子树的右侧)
具体步骤: 让subR的左孩子成为parent的右孩子,然后让parent成为subR的左孩子,最后把两个节点的平衡因子修改为0。
先画一个具像图给大家演示如何进行这个操作(下面是一部分失衡的子树)
抽象图:
代码实现如下
/*
注意:一般选取第一个不平衡的节点作为parent
*/
//左单旋,新插入的节点在右子树的右侧
/*
步骤:
1.让subR的左孩子成为parent的右孩子
2.然后让parent成为subR的左孩子
3.最后把两个节点的平衡因子修改为0
*/
void RotateL(Node* parent)
{
Node* subR = parent->right;
Node* subRL = subR->left;
//1.先把subR左边(可能为空也可能不为空)作为parent的右边
parent->right = subRL;
//2.如果subRL不为空,那么就让subRL的父指针指向parent
if (subRL)
{
subRL->parent = parent;
}
//3.先记录parent的父节点的位置,然后把parent作为subR的左边
Node* ppNode = parent->parent;
subR->left = parent;
//4.parent的父指针指向subR
parent->parent = subR;
//5.如果ppNode为空-->说明subR现在是根节点,就让subR的父指针指向nullptr
//如果不是根节点就把subR的父指针指向parent的父节点,parent的父节点(左或右)指向subR
if (ppNode == nullptr)
{
//更新根节点
root = subR;
subR->parent = nullptr;
}
else
{
//判断parent是ppNode的左还是右
if (ppNode->left == parent)
{
ppNode->left = subR;
}
else
{
ppNode->right = subR;
}
subR->parent = ppNode;
}
//6.把parent和subR的平衡因子更新为0
subR->bf = parent->bf = 0;
}
- 右单旋(新节点插入到左子树的左侧)
具体步骤: 让subL的右孩子成为parent的左孩子,然后让parent成为subL的右孩子,最后把两个节点的平衡因子修改为0
先画一个具像图给大家演示如何进行这个操作(下面是一部分失衡的子树):
抽象图:
代码实现如下:
//右单旋,新插入的节点在左子树的左侧
/*
步骤:
1.让subL的右孩子成为parent的左孩子
2.然后让parent成为subL的右孩子
3.最后把两个节点的平衡因子修改为0
*/
void RotateR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->left;
Node* subLR = subL->right;
//1.先把subL的右边(可能为空也可能不为空)作为parent的左边
parent->left = subLR;
//2.如果subLR不为空,就把subLR的父指针指向parent
if (subLR)
{
subLR->parent = parent;
}
//3.记录parent的父节点的位置,然后把parent作为subL的右边
Node* ppNode = parent->parent;
subL->right = parent;
//4.parent的父亲指针指向subL
parent->parent = subL;
//5.如果ppNode为空-->说明subL现在是根节点,就让subL的父节点指向nullptr
//不是根节点就把subL的父节点指向parent的父节点,parent的父节点(左或右)指向subL
if (ppNode == nullptr)
{
//更新根节点
root = subL;
subL->parent = nullptr;
}
else
{
//判断parent是ppNode的左还是右
if (ppNode->left == parent)
{
ppNode->left = subL;
}
else
{
ppNode->right = subL;
}
subL->parent = ppNode;
}
//6.把parent和subL的平衡因子更新为0
subL->bf = parent->bf = 0;
}
- 右左双旋(新节点插入在较高右子树左侧,这里和第一种情况的区别就是前者是直线,后者是折线)
具体步骤 先对subR进行一个右单旋,然后对parent进行左单旋,修改平衡因子,有三种改法。三个节点从左至右的三个节点依次是:parent、subRL和subR。
如果subRL的平衡因子为0,就将它们依次改为0,0, 0;
如果subRL的平衡因子为1,就将它们依次改为-1,0, 0;
如果subRL的平衡因子为-1,就将它们依次改为0,0, 1。
先画一个具像图给大家演示如何进行这个操作(下面是一部分失衡的子树)
抽象图(两种情况):
subRL的bf为1
subRL的bf为-1
**代码实现如下:**//右左双旋,新插入的节点在右子树的左侧
/*
步骤:
1.先对subR进行一个右单旋
2在对parent进行一个左单旋然后修改平衡因子
*/
void RotateRL(Node* parent)
{
Node* subR = parent->right;
Node* subRL = subR->left;
int bf = subRL->bf;//保留subRL的平衡因子的值,方便直到新插入的节点是在subRL左子树还是右子树
//旋转 先对subR进行右旋转,再对parent进行左旋转
RotateR(subR);
RotateL(parent);
// 从左到右 parent subRL subR
if (bf == -1)// subRL的左子树 bf: 0 0 1
{
parent->bf = 0;
subRL->bf = 0;
subR->bf = 1;
}
else if (bf == 1)// subRL的右子树 bf: -1 0 0
{
parent->bf = -1;
subRL->bf = 0;
subR->bf = 0;
}
else if (bf == 0)
{
parent->bf = 0;
subRL->bf = 0;
subR->bf = 0;
}
}
- 左右双旋(新节点插入在较高右子树左侧,这里和第一种情况的区别就是前者是直线,后者是折线)
具体步骤先对subL进行一个左单旋,然后对parent进行右单旋,修改平衡因子,有三种改法。三个节点从左至右的三个节点一次是:subL、subLR和parent。(和上面的类似,这样有助于我们记住平衡因子的调整,同时我们也可以画简图理解记忆)
如果subLR的平衡因子为0,就将它们依次改为0,0, 0;
如果subLR的平衡因子为1,就将它们依次改为-1,0, 0;
如果subLR的平衡因子为-1,就将它们依次改为0,0, 1。
先画一个具像图给大家演示如何进行这个操作(下面是一部分失衡的子树)
抽象图(两种情况):
subLR的bf为-1
subLR的bf为1
代码实现如下:
//左右双旋,新插入的节点在左子树的右侧
/*
步骤:
1.先对subR进行一个左单旋
2.在对parent进行一个右单旋然后修改平衡因子
*/
void RotateLR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->left;
Node* subLR = subL->right;
int bf = subLR->bf;//保留subLR的平衡因子的值,方便直到新插入的节点是在subLR左子树还是右子树
//旋转先对subL进行左旋转,再对parent进行右旋转
RotateL(subL);
RotateR(parent);
//从左到右 subL subLR parent
if (bf == -1)// subLR的左子树 bf: 0 0 1
{
subL->bf = 0;
subLR->bf = 0;
parent->bf = 1;
}
else if (bf == 1)// subLR的右子树 bf: -1 0 0
{
subL->bf = -1;
subLR->bf = 0;
parent->bf = 0;
}
else if (bf == 0)
{
subL->bf = 0;
subLR->bf = 0;
parent->bf = 0;
}
}
插入代码的实现
//二叉树的插入
bool Insert(const K& key, const V& value)
{
//先按照二叉搜索树一样插入元素
//无节点插入
if (root == nullptr)
{
root = new Node(key,value);
return true;
}
//有节点时插入
Node* parent = nullptr;
Node* cur = root;
while (cur)
{
parent = cur;
//小于往左走
if (key < cur->key)
{
cur = cur->left;
}
//大于往右走
else if (key > cur->key)
{
cur = cur->right;
}
else
{
//找到了,就返回false
return false;
}
}
cur = new Node(key,value);
// 判断cur应该插在parent的左还是右
// 小于在左,大于在右
if (cur->key < parent->key)
{
parent->left = cur;
cur->parent = parent;
}
else
{
parent->right = cur;
cur->parent = parent;
}
// 更新parent的平衡因子
// 节点的插入只会影响cur的祖先的平衡因子(不是所有的,是一部分,分情况)
while (parent)
{
// 更新parent的平衡因子
// cur在parent的左,parent->bf--
// cur在parent的右,parent->bf++
if (cur == parent->left)
parent->bf--;
else
parent->bf++;
// bf 可能为 -2、-1、0、1、2
// 如果平衡因子为0,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在补齐了左节点或右节点,bf==0,对上层无影响
// 如果平衡因子为-1或1,说明更新之前,parent的bf为0,现在增加了一个左节点或有节点,bf==-1 || bf==1,对上层有影响
// 如果平衡因子为-2或2,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在往左(右)节点补了左(右)节点,也就是一边
// 拉高了,树不平衡了,需要用左旋转或右旋转来进行调整
if (parent->bf == 0)
{
//对上层没有影响,退出
break;
}
else if(parent->bf == -1 || parent->bf == 1)
{
// 对上层有影响,迭代更新
cur = parent;
parent = parent->parent;
}
else
{
// 平衡树出现了问题,需要调整
// 1.右边高,左旋转调整
if (parent->bf == 2)
{
// 如果是一条直线==>左旋转即可
// 如果是一条折线==>右左旋转
if (cur->bf == 1)
RotateL(parent);
else if (cur->bf == -1)
RotateRL(parent);
}
// 2.左边高,右旋转调整
else if (parent->bf == -2)
{
// 如果是一条直线==>右旋转即可
// 如果是一条折线==>左右旋转
if (cur->bf == -1)
RotateR(parent);
else if (cur->bf == 1)
RotateLR(parent);
}
// 调整后是平衡树,bf为0,不需要调整了
break;
}
}
return true;
}
AVL树的删除
方法概述
第一步: 我们先按照二叉搜索树树删除节点的方式,删除节点(这一步很简单,上一篇博客介绍过)
第二步: 然后根据对应删除情况更新平衡因子,这里更新平衡因子的方法与插入的更新方法是相反的,下面我给大家分析一下整个过程
平衡因子调节
原则:旋转的方向取决于是结点parent的哪一棵子树被缩短。且把第一个不平衡的节点设为parent节点。
删除节点后,如果删除的节点为根节点,就结束。否则根据删除节点为父节点的左右调整父节点的平衡因子。如果删除节点是父节点的左孩子,那么父亲节点的平衡因子加1,否则减1。然后对父亲节点进行检索。
有以下几种情况:
第一种情况:此时父亲的平衡因子为0,则说明删除前父亲的平衡因子为1或-1,多出一个左节点或右节点,删除节点后,左右高度相等,整体高度减1,对上层有影响,需要继续调节。下面是一个演示图:(如果此时3为根节点,那么也可以结束)
第二种情况:此时父亲的平衡因子为-1或1,则说明删除前父亲的平衡因子为0,左右高度相等,删除节点后,少了一个左节点或右节点,但是整体高度不变,对上层无影响,不需要继续调节。下面是一个演示图:
第三种情况: 此时父亲节点的平衡因子为-2或2,则说明删除前父亲的平衡因子为-1或1,多了一个左节点或一个右节点,删除了一个右节点或左节点,此时多了两个左节点或右节点,这棵子树一边已经被拉高了,此时这棵子树不平衡了,需要旋转处理。下面是一个演示图:
旋转处理
这里我只分析右边高的情况,左边高和它对称的,操作是相同的。
情况一:若还未删除的时候,parent的平衡因子和subR的平衡因子相同,则执行一个单旋转来恢复平衡
操作方法: 对parent进行左旋转,因为subR的平衡因子为0,需要继续检索,然后继续迭代,把cur迭代sub的位置,parent到cur的父亲的位置
抽象图:
情况二:若还未删除的时候,subR的平衡因子为0,那么执行一个单旋转来恢复parent的平衡
操作方法: 对parent进行左旋,然后修改平衡因子,把subR的平衡因子改为-1,parent的平衡因子改为1,因为subR的平衡因子为-1,所以无需迭代,直接结束
抽象图:
情况三:若还未删除的时候,parent和subR的平衡因子相反,那么就执行一个双旋转来恢复平衡,先围绕subR旋转,再围绕parent旋转
操作方法: 对subR进行右旋,然后对parent进行左旋,此时subR的平衡因子为0,需迭代
抽象图:(三种情况)对应上面的右左双旋
如果subRL的平衡因子为0,就将它们依次改为0,0, 0;
如果subRL的平衡因子为1,就将它们依次改为-1,0, 0;
如果subRL的平衡因子为-1,就将它们依次改为0,0, 1。
值得注意的是,这三种情况最后的平衡树subRL均为0,对应这我们讲的第一种情况,subRL为0,说明它只有一个左子树或只有一个右子树,被删除了,那么高度必然发生变化,一旦高度发生变化,就必须向上迭代调整上面的节点的平衡因子,将其调整成-1或者1的时候,彻底平衡,不需要再继续调整,因为父亲节点是-1或者1,说明删除前它的左右子树均存在,那么删除其中一棵树不会影响树的高度,所以依旧不会对上面的节点的平衡因子产生影响,所以只有当调整后subRL的节点是-1和1的时候,才是真正平衡的时候
删除代码的实现
//二叉搜索树的删除
bool Erase(const K& key)
{
//树为空,删除失败
if (root == nullptr)
{
return false;
}
//parent始终是cur的父亲节点
//cur就是要找的删除的当前节点
Node* parent = nullptr;
Node* cur = root;
while (cur)
{
//小于往左边走
if (key < cur->key)
{
parent = cur;
cur = cur->left;
}
//大于往右走
else if (key > cur->key)
{
parent = cur;
cur = cur->right;
}
else
{
// 找到了,开始删除
// 1.左右子树都为空,直接删除,可以归类为左为空
// 2.左右子树只有一边为空,左为空,父亲指向我的右,右为空,父亲指向我的左
// 3.左右子树都不为空,取左子树最大的节点或右子树最小的节点和要删除的节点交换,然后再删除
//当前情况是情景三,删除的节点它的左为空,右未知
if (cur->left == nullptr)
{
// 要删除节点为根节点时,直接把右子树的根节点赋值给——root
// 根节点的话会导致parent为nullptr
if (root == cur)
{
root = root->right;
delete cur;
break;
}
else
{
//左为空,父亲指向我的右
//判断cur在父亲的左还是右
if (parent->left == cur)
{
parent->left = cur->right;
//左子树少了一个节点 ++
parent->bf++;
}
else
{
parent->right = cur->right;
//右子树少了一个节点 --
parent->bf--;
}
}
if (parent->bf != -1 && parent->bf != 1)
{
AfterEraseUpdateBf(parent);
}
delete cur;
}
//当前情况是情景二,删除节点它的右为空,左未知
else if (cur->right == nullptr)
{
if (root == cur)
{
root = root->left;
delete cur;
break;
}
else
{
//右为空,父亲指向我的左
//判断cur在父亲的左还是右
if (parent->left == cur)
{
parent->left = cur->left;
parent->bf++;
}
else
{
parent->right = cur->left;
parent->bf--;
}
}
if (parent->bf != -1 && parent->bf != 1)
{
AfterEraseUpdateBf(parent);
}
delete cur;
}
//只剩下情景四
else
{
//找右子树中最小的节点,当前cur就是要删除的节点
Node* rightMinParent = cur;
Node* rightMin = cur->right;//去右子树找最小的节点
while (rightMin->left)
{
rightMinParent = rightMin;
rightMin = rightMin->left;//一直往左走,找右子树最小的节点
}
//替代删除
cur->key = rightMin->key;
//转化成了情景三,左孩子为空
if (rightMinParent->left == rightMin)
{
rightMinParent->left = rightMin->right;
rightMinParent->bf++;
}
else
{
rightMinParent->right = rightMin->right;
rightMinParent->bf--;
}
if (rightMinParent->bf != -1 && rightMinParent->bf != 1)
{
AfterEraseUpdateBf(rightMinParent);
}
delete rightMin;
}
return true;
}
}
return false;
}
void AfterEraseUpdateBf(Node* parent)
{
if (parent == nullptr)
{
return;
}
Node* cur = parent;
goto first;
while (parent)
{
// 更新parent的平衡因子
// cur在parent的左,parent->_bf++
// cur在parent的右,parent->_bf--
if (cur == parent->left)
parent->bf++;
else
parent->bf--;
// bf 可能为 -2、-1、0、1、2
// 如果平衡因子为0,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在删掉了左节点或右节点,整体高度变了,对上层有影响
// 如果平衡因子为-1或1,说明更新之前,parent的bf为0,现在删掉了一个左节点或有节点,整体高度不变,对上层无影响
// 如果平衡因子为-2或2,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在往左(右)节点补了左(右)节点,也就另一边
// 拉高了,树不平衡了,需要用左旋转或右旋转来进行调整
first:
//此时是博客中介绍的第一种情况
if (parent->bf == 0)
{
//对上层有影响,迭代更新
//如果parent是根节点就结束
if (parent->parent == nullptr)
{
break;
}
cur = parent;
parent = parent->parent;
}
//此时是博客中介绍的第二种情况
else if (parent->bf == -1 || parent->bf == 1)
{
//对上层无影响,退出
break;
}
//只剩下第三种情况
else
{
//平衡树出现了问题,需要调整
//1.右边高,左旋转调整
if (parent->bf == 2)
{
//此时是第三种情况的情景1
/*
对parent进行左旋转,迭代
*/
if (parent->right->bf == 1)
{
RotateL(parent);
cur = parent->parent;
parent = cur->parent;
}
//此时是第三种情况的情景3
/*
对subR进行右旋转,然后对parent进行左旋,迭代
*/
else if (parent->right->bf == -1)
{
Node* subR = parent->right;
Node* subRL = subR->left;
RotateRL(parent);
// 不平衡向上调整 注意:bug1(以为调整完就是1或-1了,其实三种情况调整完均为0,需要继续向上迭代
if (subRL->bf != 1 && subRL->bf != -1)
{
cur = subRL;
parent = cur->parent;
continue;
}
}
//此时是第三种情况的情景2
/*
对parent进行左旋,然后修改平衡因子,把subR的平衡因子改为-1,
parent的平衡因子改为1,因为subR的平衡因子为-1,所以无需迭代
*/
else if (parent->right->bf == 0)
{
RotateL(parent);
parent->bf = 1;
parent->parent->bf = -1;
}
}
// 2.左边高,右旋转调整
else if (parent->bf == -2)
{
// 如果是一条直线==>右旋转即可
// 如果是一条折线==>左右旋转
if (parent->left->bf == -1)
{
RotateR(parent);
cur = parent->parent;// bug2 cur要变成这个位置是因为选择后父亲的位置变了,画图
parent = cur->parent;
continue;//parent不是-1或1就继续
}
else if (parent->left->bf == 1)// 调整后 s sR p 如果sR是1或-1可以退出
{
Node* s = parent->left;
Node* sR = s->right;
RotateLR(parent);
// 不平衡向上调整 为0时如果parent为根
if (sR->bf != 1 && sR->bf != -1)
{
cur = sR;
parent = cur->parent;
continue;
}
}
else if (parent->left->bf == 0)// 平衡因子要修改,画图感受 parent->_parent: 1 parent: -1
{
RotateR(parent);
parent->parent->bf = 1;
parent->bf = -1;
}
}
// 调整后是平衡树,bf为1或-1,不需要调整了,因为-1和1才是最后真正平衡的状态
break;
}
}
}
AVL树的查找
查找的代码和二叉搜索树是一样的,这里就不过多介绍。
代码实现如下:
//AVL树的查找
bool Find(const K& key)
{
if (root == nullptr)
return false;
Node* cur = root;
while (cur)
{
// 小于往左走
if (key < cur->key)
{
cur = cur->left;
}
// 大于往右走
else if (key > cur->key)
{
cur = cur->right;
}
else
{
// 找到了
return true;
}
}
return false;
}
AVL树完整代码以及测试
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream> //引入头文件
#include<string>//C++中的字符串
#include<vector>
using namespace std; //标准命名空间
template <class K,class V>
struct AVL_Node
{
//三叉链
AVL_Node<K, V>* left;
AVL_Node<K, V>* right;
AVL_Node<K, V>* parent;//用来定位父节点
K key;
V value;
int bf;//平衡因子 = 右子树 - 左子树
AVL_Node(const K& key, const V& value):left(nullptr),right(nullptr),parent(nullptr), key(key), value(value),bf(0)
{}
};
template <class K, class V>
class AVL_Tree
{
typedef AVL_Node<K,V> Node;
public:
/*
注意:一般选取第一个不平衡的节点作为parent
*/
//左单旋,新插入的节点在右子树的右侧
/*
步骤:
1.让subR的左孩子成为parent的右孩子
2.然后让parent成为subR的左孩子
3.最后把两个节点的平衡因子修改为0
*/
void RotateL(Node* parent)
{
Node* subR = parent->right;
Node* subRL = subR->left;
//1.先把subR左边(可能为空也可能不为空)作为parent的右边
parent->right = subRL;
//2.如果subRL不为空,那么就让subRL的父指针指向parent
if (subRL)
{
subRL->parent = parent;
}
//3.先记录parent的父节点的位置,然后把parent作为subR的左边
Node* ppNode = parent->parent;
subR->left = parent;
//4.parent的父指针指向subR
parent->parent = subR;
//5.如果ppNode为空-->说明subR现在是根节点,就让subR的父指针指向nullptr
//如果不是根节点就把subR的父指针指向parent的父节点,parent的父节点(左或右)指向subR
if (ppNode == nullptr)
{
//更新根节点
root = subR;
subR->parent = nullptr;
}
else
{
//判断parent是ppNode的左还是右
if (ppNode->left == parent)
{
ppNode->left = subR;
}
else
{
ppNode->right = subR;
}
subR->parent = ppNode;
}
//6.把parent和subR的平衡因子更新为0
subR->bf = parent->bf = 0;
}
//右单旋,新插入的节点在左子树的左侧
/*
步骤:
1.让subL的右孩子成为parent的左孩子
2.然后让parent成为subL的右孩子
3.最后把两个节点的平衡因子修改为0
*/
void RotateR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->left;
Node* subLR = subL->right;
//1.先把subL的右边(可能为空也可能不为空)作为parent的左边
parent->left = subLR;
//2.如果subLR不为空,就把subLR的父指针指向parent
if (subLR)
{
subLR->parent = parent;
}
//3.记录parent的父节点的位置,然后把parent作为subL的右边
Node* ppNode = parent->parent;
subL->right = parent;
//4.parent的父亲指针指向subL
parent->parent = subL;
//5.如果ppNode为空-->说明subL现在是根节点,就让subL的父节点指向nullptr
//不是根节点就把subL的父节点指向parent的父节点,parent的父节点(左或右)指向subL
if (ppNode == nullptr)
{
//更新根节点
root = subL;
subL->parent = nullptr;
}
else
{
//判断parent是ppNode的左还是右
if (ppNode->left == parent)
{
ppNode->left = subL;
}
else
{
ppNode->right = subL;
}
subL->parent = ppNode;
}
//6.把parent和subL的平衡因子更新为0
subL->bf = parent->bf = 0;
}
//二叉树的插入
bool Insert(const K& key, const V& value)
{
//先按照二叉搜索树一样插入元素
//无节点插入
if (root == nullptr)
{
root = new Node(key,value);
return true;
}
//有节点时插入
Node* parent = nullptr;
Node* cur = root;
while (cur)
{
parent = cur;
//小于往左走
if (key < cur->key)
{
cur = cur->left;
}
//大于往右走
else if (key > cur->key)
{
cur = cur->right;
}
else
{
//找到了,就返回false
return false;
}
}
cur = new Node(key,value);
// 判断cur应该插在parent的左还是右
// 小于在左,大于在右
if (cur->key < parent->key)
{
parent->left = cur;
cur->parent = parent;
}
else
{
parent->right = cur;
cur->parent = parent;
}
// 更新parent的平衡因子
// 节点的插入只会影响cur的祖先的平衡因子(不是所有的,是一部分,分情况)
while (parent)
{
// 更新parent的平衡因子
// cur在parent的左,parent->bf--
// cur在parent的右,parent->bf++
if (cur == parent->left)
parent->bf--;
else
parent->bf++;
// bf 可能为 -2、-1、0、1、2
// 如果平衡因子为0,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在补齐了左节点或右节点,bf==0,对上层无影响
// 如果平衡因子为-1或1,说明更新之前,parent的bf为0,现在增加了一个左节点或有节点,bf==-1 || bf==1,对上层有影响
// 如果平衡因子为-2或2,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在往左(右)节点补了左(右)节点,也就是一边
// 拉高了,树不平衡了,需要用左旋转或右旋转来进行调整
if (parent->bf == 0)
{
//对上层没有影响,退出
break;
}
else if(parent->bf == -1 || parent->bf == 1)
{
// 对上层有影响,迭代更新
cur = parent;
parent = parent->parent;
}
else
{
// 平衡树出现了问题,需要调整
// 1.右边高,左旋转调整
if (parent->bf == 2)
{
// 如果是一条直线==>左旋转即可
// 如果是一条折线==>右左旋转
if (cur->bf == 1)
RotateL(parent);
else if (cur->bf == -1)
RotateRL(parent);
}
// 2.左边高,右旋转调整
else if (parent->bf == -2)
{
// 如果是一条直线==>右旋转即可
// 如果是一条折线==>左右旋转
if (cur->bf == -1)
RotateR(parent);
else if (cur->bf == 1)
RotateLR(parent);
}
// 调整后是平衡树,bf为0,不需要调整了
break;
}
}
return true;
}
//右左双旋,新插入的节点在右子树的左侧
/*
步骤:
1.先对subR进行一个右单旋
2在对parent进行一个左单旋然后修改平衡因子
*/
void RotateRL(Node* parent)
{
Node* subR = parent->right;
Node* subRL = subR->left;
int bf = subRL->bf;//保留subRL的平衡因子的值,方便直到新插入的节点是在subRL左子树还是右子树
//旋转 先对subR进行右旋转,再对parent进行左旋转
RotateR(subR);
RotateL(parent);
// 从左到右 parent subRL subR
if (bf == -1)// subRL的左子树 bf: 0 0 1
{
parent->bf = 0;
subRL->bf = 0;
subR->bf = 1;
}
else if (bf == 1)// subRL的右子树 bf: -1 0 0
{
parent->bf = -1;
subRL->bf = 0;
subR->bf = 0;
}
else if (bf == 0)
{
parent->bf = 0;
subRL->bf = 0;
subR->bf = 0;
}
}
//左右双旋,新插入的节点在左子树的右侧
/*
步骤:
1.先对subR进行一个左单旋
2.在对parent进行一个右单旋然后修改平衡因子
*/
void RotateLR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->left;
Node* subLR = subL->right;
int bf = subLR->bf;//保留subLR的平衡因子的值,方便直到新插入的节点是在subLR左子树还是右子树
//旋转先对subL进行左旋转,再对parent进行右旋转
RotateL(subL);
RotateR(parent);
//从左到右 subL subLR parent
if (bf == -1)// subLR的左子树 bf: 0 0 1
{
subL->bf = 0;
subLR->bf = 0;
parent->bf = 1;
}
else if (bf == 1)// subLR的右子树 bf: -1 0 0
{
subL->bf = -1;
subLR->bf = 0;
parent->bf = 0;
}
else if (bf == 0)
{
subL->bf = 0;
subLR->bf = 0;
parent->bf = 0;
}
}
//二叉搜索树的删除
bool Erase(const K& key)
{
//树为空,删除失败
if (root == nullptr)
{
return false;
}
//parent始终是cur的父亲节点
//cur就是要找的删除的当前节点
Node* parent = nullptr;
Node* cur = root;
while (cur)
{
//小于往左边走
if (key < cur->key)
{
parent = cur;
cur = cur->left;
}
//大于往右走
else if (key > cur->key)
{
parent = cur;
cur = cur->right;
}
else
{
// 找到了,开始删除
// 1.左右子树都为空,直接删除,可以归类为左为空
// 2.左右子树只有一边为空,左为空,父亲指向我的右,右为空,父亲指向我的左
// 3.左右子树都不为空,取左子树最大的节点或右子树最小的节点和要删除的节点交换,然后再删除
//当前情况是情景三,删除的节点它的左为空,右未知
if (cur->left == nullptr)
{
// 要删除节点为根节点时,直接把右子树的根节点赋值给——root
// 根节点的话会导致parent为nullptr
if (root == cur)
{
root = root->right;
delete cur;
break;
}
else
{
//左为空,父亲指向我的右
//判断cur在父亲的左还是右
if (parent->left == cur)
{
parent->left = cur->right;
//左子树少了一个节点 ++
parent->bf++;
}
else
{
parent->right = cur->right;
//右子树少了一个节点 --
parent->bf--;
}
}
if (parent->bf != -1 && parent->bf != 1)
{
AfterEraseUpdateBf(parent);
}
delete cur;
}
//当前情况是情景二,删除节点它的右为空,左未知
else if (cur->right == nullptr)
{
if (root == cur)
{
root = root->left;
delete cur;
break;
}
else
{
//右为空,父亲指向我的左
//判断cur在父亲的左还是右
if (parent->left == cur)
{
parent->left = cur->left;
parent->bf++;
}
else
{
parent->right = cur->left;
parent->bf--;
}
}
if (parent->bf != -1 && parent->bf != 1)
{
AfterEraseUpdateBf(parent);
}
delete cur;
}
//只剩下情景四
else
{
//找右子树中最小的节点,当前cur就是要删除的节点
Node* rightMinParent = cur;
Node* rightMin = cur->right;//去右子树找最小的节点
while (rightMin->left)
{
rightMinParent = rightMin;
rightMin = rightMin->left;//一直往左走,找右子树最小的节点
}
//替代删除
cur->key = rightMin->key;
//转化成了情景三,左孩子为空
if (rightMinParent->left == rightMin)
{
rightMinParent->left = rightMin->right;
rightMinParent->bf++;
}
else
{
rightMinParent->right = rightMin->right;
rightMinParent->bf--;
}
if (rightMinParent->bf != -1 && rightMinParent->bf != 1)
{
AfterEraseUpdateBf(rightMinParent);
}
delete rightMin;
}
return true;
}
}
return false;
}
void AfterEraseUpdateBf(Node* parent)
{
if (parent == nullptr)
{
return;
}
Node* cur = parent;
goto first;
while (parent)
{
// 更新parent的平衡因子
// cur在parent的左,parent->_bf++
// cur在parent的右,parent->_bf--
if (cur == parent->left)
parent->bf++;
else
parent->bf--;
// bf 可能为 -2、-1、0、1、2
// 如果平衡因子为0,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在删掉了左节点或右节点,整体高度变了,对上层有影响
// 如果平衡因子为-1或1,说明更新之前,parent的bf为0,现在删掉了一个左节点或有节点,整体高度不变,对上层无影响
// 如果平衡因子为-2或2,说明更新之前,parent的bf为-1或1,现在往左(右)节点补了左(右)节点,也就另一边
// 拉高了,树不平衡了,需要用左旋转或右旋转来进行调整
first:
//此时是博客中介绍的第一种情况
if (parent->bf == 0)
{
//对上层有影响,迭代更新
//如果parent是根节点就结束
if (parent->parent == nullptr)
{
break;
}
cur = parent;
parent = parent->parent;
}
//此时是博客中介绍的第二种情况
else if (parent->bf == -1 || parent->bf == 1)
{
//对上层无影响,退出
break;
}
//只剩下第三种情况
else
{
//平衡树出现了问题,需要调整
//1.右边高,左旋转调整
if (parent->bf == 2)
{
//此时是第三种情况的情景1
/*
对parent进行左旋转,迭代
*/
if (parent->right->bf == 1)
{
RotateL(parent);
cur = parent->parent;
parent = cur->parent;
}
//此时是第三种情况的情景3
/*
对subR进行右旋转,然后对parent进行左旋,迭代
*/
else if (parent->right->bf == -1)
{
Node* subR = parent->right;
Node* subRL = subR->left;
RotateRL(parent);
// 不平衡向上调整 注意:bug1(以为调整完就是1或-1了,其实三种情况调整完均为0,需要继续向上迭代
if (subRL->bf != 1 && subRL->bf != -1)
{
cur = subRL;
parent = cur->parent;
continue;
}
}
//此时是第三种情况的情景2
/*
对parent进行左旋,然后修改平衡因子,把subR的平衡因子改为-1,
parent的平衡因子改为1,因为subR的平衡因子为-1,所以无需迭代
*/
else if (parent->right->bf == 0)
{
RotateL(parent);
parent->bf = 1;
parent->parent->bf = -1;
}
}
// 2.左边高,右旋转调整
else if (parent->bf == -2)
{
// 如果是一条直线==>右旋转即可
// 如果是一条折线==>左右旋转
if (parent->left->bf == -1)
{
RotateR(parent);
cur = parent->parent;// bug2 cur要变成这个位置是因为选择后父亲的位置变了,画图
parent = cur->parent;
continue;//parent不是-1或1就继续
}
else if (parent->left->bf == 1)// 调整后 s sR p 如果sR是1或-1可以退出
{
Node* s = parent->left;
Node* sR = s->right;
RotateLR(parent);
// 不平衡向上调整 为0时如果parent为根
if (sR->bf != 1 && sR->bf != -1)
{
cur = sR;
parent = cur->parent;
continue;
}
}
else if (parent->left->bf == 0)// 平衡因子要修改,画图感受 parent->_parent: 1 parent: -1
{
RotateR(parent);
parent->parent->bf = 1;
parent->bf = -1;
}
}
// 调整后是平衡树,bf为1或-1,不需要调整了,因为-1和1才是最后真正平衡的状态
break;
}
}
}
//AVL树的查找
bool Find(const K& key)
{
if (root == nullptr)
return false;
Node* cur = root;
while (cur)
{
// 小于往左走
if (key < cur->key)
{
cur = cur->left;
}
// 大于往右走
else if (key > cur->key)
{
cur = cur->right;
}
else
{
// 找到了
return true;
}
}
return false;
}
//中序遍历(递归)
void InOrder()
{
_InOrder(root);
cout << endl;
}
void _InOrder(Node* root)
{
if (root == NULL)
{
return;
}
else
{
_InOrder(root->left);
cout << root->key << ":" << root->value<<" ";
_InOrder(root->right);
}
}
int _Height(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
int leftHeight = _Height(root->left);
int rightHeight = _Height(root->right);
return 1 + max(leftHeight, rightHeight);
}
bool _IsBalanceTree(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return true;
int leftHeight = _Height(root->left);
int rightHeight = _Height(root->right);
return rightHeight - leftHeight == root->bf
&& abs(rightHeight - leftHeight) < 2
&& _IsBalanceTree(root->left)
&& _IsBalanceTree(root->right);
}
public:
Node* root = nullptr;
};
void TestAVLTree1()
{
AVL_Tree<int, int> at;
//srand((size_t)time(nullptr));
int b[] = { 4,3,5,3,1,2,7 };//出错
//int b[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };正确
//int b[] = { 2,4,6,3,5,1,9,10,8,7 };正确
//int b[] = {4,2,3,5};//出错,插入3出错
//int b[] = { 16,3,7,11,9,26,18,14,15 };//出错
//int b[] = { 4,2,6,1,3,5,15,7,16,14 };//出错
// int* a = new int[10000];
/*int i = 1;
for (auto& e : a)
{
e = i++;
}*/
vector<int> a;
for (size_t i = 0; i < sizeof(b)/sizeof(int); ++i)
{
// a.push_back(rand());
a.push_back(b[i]);
}
for (auto e : a)
{
at.Insert(e,e);
cout << "插入 " << e << " 后变化 --> Height: " << at._Height(at.root) << " 是否为AVLTree:" << at._IsBalanceTree(at.root)<<endl;
cout << "打印二叉树: ";
at.InOrder();
}
cout << "------------------------------------------------------" << endl;
// at.InOrder();
for (auto e : a)
{
at.Erase(e);
cout << "删除 " << e << " 后变化 --> Height: " << at._Height(at.root) << " 是否为AVLTree:" << at._IsBalanceTree(at.root) << endl;
cout << "打印二叉树: ";
at.InOrder();
}
at.InOrder();
}
int main()
{
TestAVLTree1();
system("pause");
return EXIT_SUCCESS;
}