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1. AVL 树
AVL(Adelson-Velskii 和 Landis)树是带有平衡条件的二叉查找树,又叫做均衡二叉树。在 AVL 树中任何节点的两个子树高度差最多为 1,所以它又被称为高度均衡树。
如下图中能够清晰的看出,右边的树其根节点左子树高度为 3,右子树高度为 2,合乎 AVL 树的特点;而左边的树其根节点左子树高度为 3,右子树高度为 1,不合乎 AVL 树的特点。因而右边的树为 AVL 树,左边的树不是 AVL 树。
那么怎样才能放弃这种均衡呢?
答案便是在插入或删除节点时,通过对树进行简略的修改来保持平衡,咱们称之为 旋转。
2. 旋转(rotation)
旋转分为单旋转(single rotation)和双旋转(double rotation)。
- 当左右子树的高度差超过 1,并且最高的叶子节点在“外边”时,应用单旋转。
- 当左右子树的高度差超过 1,并且最高的叶子节点在“外面”时,应用双旋转。
而单旋转又分为:
- 左旋转,即向左旋转。当右子树的高度大于左子树时,进行左旋转。
- 右旋转,即向右旋转。当左子树的高度大于右子树时,进行右旋转。
双旋转又分为:
- 左 - 右双旋转,即先向左旋转(左子节点),再向右旋转。当左子树的高度大小右子树,并且左子树最高的叶子节点为其父节点的右子节点,那么须要左 - 右双旋转。
- 右 - 左双旋转,即先向右旋转(右子节点),再向左旋转。当右子树的高度大小左子树,并且右子树最高的叶子节点为其父节点的左子节点,那么须要右 - 左双旋转。
单看这些名词概念是不容易了解的,上面咱们通过图例来一一介绍。
3. 左旋转
看下图中右边的树,该树是一棵二叉查找树,但是否满足 AVL 的个性呢?能够发现其根节点的左子树的高度为 1,而右子树的高度为 3,所以其不一棵 AVL 树。
通过察看,其右子树高于左子树,并且最高的叶子节点也在左边,那么咱们应用左旋转进行均衡。
具体旋转过程:
- 将根节点 4 复制出一个新的节点,其左子节点为 3 放弃不变,将其右子节点指向 5(即原根节点的右子节点的左子节点)。
- 将原根节点的右子节点 6 的左子节点指向新节点 4,其右子节点为 7 放弃不变,那么 6 便成了新的根节点。
哈哈,是不是有点绕,其实也能够简略了解为:既然右子树比左子树高,那么将树根 4 向左下移,将树根的右子节点 6 向上移,成为新的树根,这样便使左右子树的高度均衡了。联合上图,重复练习几次吧。
4. 右旋转
右旋转与左旋转正好是对称的,看下图中右边的树,该二叉查找树的左子树高度为 3,而右子树高度为 1,不满足 AVL 树的旋转。
因其左子树高于右子树,并且最高的叶子节点在右边,所以咱们应用右旋转。
具体旋转过程:
- 将根节点 7 复制出一个新的节点,其右子节点为 9 放弃不变,左子节点指向 5(即原根节点的左子节点的右子节点)。
- 将原根节点的左节点降级为新的根节点,即其左子树为 3 放弃不变,右子节点指向新的根节点 7。
左旋转与右旋转肯定要了解,不然上面的双旋转就更容易晕菜了!
5. 双旋转
在介绍双旋转之前,先来看下图,其根节点的左子树高度为 3,右子树高度为 9,那么咱们先应用右旋转的形式,看能不能达均衡的成果。
通过观察右旋转后的成果,是不满足 AVL 树的个性的。这便须要应用双旋转了。
咱们应用左 - 右旋转来均衡上图中的树,即先进行左旋转,再进行右旋转,但其平衡点不同,如下图所示。
具体旋转过程:
- 先将根节点的左子树(5 节点)进行左旋转,升高其(5 节点)右子树的高度。
- 再将根节点进行右旋转,便达到了均衡成果。
那么反过来,右 - 左双旋转的具体过程:
- 先将根节点的右子树进行右旋转,升高其右子树的高度。
- 再将根节点进行左旋转。
6. 代码实现
AVL 树的实现是在二叉查找树的根底上增加了均衡操作。
6.1 求节点高度
在 Node 类中增加节点高度办法 height
、leftHeight
和rightHeight
,若节点为空则高度为 0。
// 以后节点高度
public int height() {return Math.max(left == null ? 0 : left.height(), right == null ? 0 : right.height()) + 1;
}
// 左子节点高度
public int leftHeight() {if (left == null) {return 0;}
return left.height();}
// 右子节点高度
public int rightHeight() {if (right == null) {return 0;}
return right.height();}
6.2 左旋转
在 Node 类中减少左旋转办法leftRotate
。
public void leftRotate() {
// 将以后节点向左下移,成为新的左节点
Node newLeftNode = new Node(element);
newLeftNode.left = left;
// 将右子节点设为原根节点右子树的左子树
newLeftNode.right = right.left;
// 将右节点上移,成为新的树根(以后节点)element = right.element;
// 将左子节点设为新的左子节点(原树根)left = newLeftNode;
right = right.right;
}
6.3 右旋转
在 Node 类中减少右旋转办法rightRotate
。
public void rightRotate() {
// 将以后节点向右下移,成为新的右子节点
Node newRightNode = new Node(element);
// 将左子节点指向原根节点的左子树的右子树
newRightNode.left = left.right;
newRightNode.right = right;
// 将左子节点上移,成为新的树根(以后节点)element = left.element;
left = left.left;
// 将右子节点设为新的右子节点(原树根)right = newRightNode;
}
6.4 均衡办法
在 AVLTree 类中增加均衡办法balance
,该办法用于判断是须要单旋转还是双旋转。
public void balance(Node node) {if (node == null) {return;}
if (node.leftHeight() - node.rightHeight() > 1) {if (node.left.rightHeight() > node.left.leftHeight()) {node.left.leftRotate();
}
node.rightRotate();} else if (node.rightHeight() - node.leftHeight() > 1) {if (node.right.leftHeight() > node.right.rightHeight()) {node.right.rightHeight();
}
node.leftRotate();}
}
6.5 增加节点
在 AVLTree 类中减少增加节点办法,当增加完一个节点后,进行调用 balance
办法,来维持均衡。
private void add(Node node, int element) {if (node.compareTo(element) < 0) {if (node.left == null) {node.left = new Node(element);
} else {add(node.left, element);
}
} else if (node.compareTo(element) > 0) {if (node.right == null) {node.right = new Node(element);
} else {add(node.right, element);
}
}
balance(node);
}
6.6 删除节点
在 AVLTree 类中减少删除节点办法,当删除完一个节点后,也进行调用 balance
办法,来保护均衡。
private void remove(Node parentNode, Node node, int element) {if (node == null) {return;}
// 先找到指标元素
int compareResult = node.compareTo(element);
if (compareResult < 0) {remove(node, node.left, element);
} else if (compareResult > 0) {remove(node, node.right, element);
} else {
// 找到指标元素,判断该节点是父节点的左子树还是右子树
boolean isLeftOfParent = false;
if (parentNode.left != null && parentNode.left.compareTo(element) == 0) {isLeftOfParent = true;}
// 删除指标元素
if (node.left == null && node.right == null) { //(1)指标元素为叶子节点,间接删除
if (isLeftOfParent) {parentNode.left = null;} else {parentNode.right = null;}
} else if (node.left != null && node.right != null) { //(2)指标元素即有左子树,也有右子树
// 找到右子树最小值(叶子节点),并将其删除
Node minNode = findMin(node.right);
remove(minNode.element);
// 将该最小值替换要删除的指标节点
minNode.left = node.left;
minNode.right = node.right;
if (isLeftOfParent) {parentNode.left = minNode;} else {parentNode.right = minNode;}
} else { //(3)指标元素只有左子树,或只有右子树
if (isLeftOfParent) {parentNode.left = node.left != null ? node.left : node.right;} else {parentNode.right = node.left != null ? node.left : node.right;}
}
}
balance(node);
}
6.7 残缺代码
因为残缺代码篇幅过长,这里就不展现了,能够通过 GitHub 进行拜访,地址如下:
https://github.com/gozhuyinglong/blog-demos/blob/main/java-data-structures/src/main/java/io/github/gozhuyinglong/datastructures/tree/AVLTreeDemo.java
7. 总结
总结一句话来示意 AVL 树:AVL 树是一棵其均衡因子(左右子树的高度差)的绝对值小于 1 的二叉查找树,其能够通过单旋转或双旋转来保持平衡。