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Java数据结构之AVL树实例分析

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

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    Java数据结构之AVL树实例分析

    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:
    Java数据结构之AVL树实例分析
    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:

    1. 本身首先是一棵二叉搜索树。

    2. 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)。

    3. 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 >{
        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:
    Java数据结构之AVL树实例分析
    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:
    Java数据结构之AVL树实例分析
    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.
    Java数据结构之AVL树实例分析

    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.
    Java数据结构之AVL树实例分析

    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;
        }
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