爆款云主机2核4G限时秒杀,88元/年起!
查看详情

活动

天翼云最新优惠活动,涵盖免费试用,产品折扣等,助您降本增效!
热门活动
  • 618智算钜惠季 爆款云主机2核4G限时秒杀,88元/年起!
  • 免费体验DeepSeek,上天翼云息壤 NEW 新老用户均可免费体验2500万Tokens,限时两周
  • 云上钜惠 HOT 爆款云主机全场特惠,更有万元锦鲤券等你来领!
  • 算力套餐 HOT 让算力触手可及
  • 天翼云脑AOne NEW 连接、保护、办公,All-in-One!
  • 中小企业应用上云专场 产品组合下单即享折上9折起,助力企业快速上云
  • 息壤高校钜惠活动 NEW 天翼云息壤杯高校AI大赛,数款产品享受线上订购超值特惠
  • 天翼云电脑专场 HOT 移动办公新选择,爆款4核8G畅享1年3.5折起,快来抢购!
  • 天翼云奖励推广计划 加入成为云推官,推荐新用户注册下单得现金奖励
免费活动
  • 免费试用中心 HOT 多款云产品免费试用,快来开启云上之旅
  • 天翼云用户体验官 NEW 您的洞察,重塑科技边界

智算服务

打造统一的产品能力,实现算网调度、训练推理、技术架构、资源管理一体化智算服务
智算云(DeepSeek专区)
科研助手
  • 算力商城
  • 应用商城
  • 开发机
  • 并行计算
算力互联调度平台
  • 应用市场
  • 算力市场
  • 算力调度推荐
一站式智算服务平台
  • 模型广场
  • 体验中心
  • 服务接入
智算一体机
  • 智算一体机
大模型
  • DeepSeek-R1-昇腾版(671B)
  • DeepSeek-R1-英伟达版(671B)
  • DeepSeek-V3-昇腾版(671B)
  • DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
  • Qwen2-72B-Instruct
  • StableDiffusion-V2.1
  • TeleChat-12B

应用商城

天翼云精选行业优秀合作伙伴及千余款商品,提供一站式云上应用服务
进入甄选商城进入云市场创新解决方案
办公协同
  • WPS云文档
  • 安全邮箱
  • EMM手机管家
  • 智能商业平台
财务管理
  • 工资条
  • 税务风控云
企业应用
  • 翼信息化运维服务
  • 翼视频云归档解决方案
工业能源
  • 智慧工厂_生产流程管理解决方案
  • 智慧工地
建站工具
  • SSL证书
  • 新域名服务
网络工具
  • 翼云加速
灾备迁移
  • 云管家2.0
  • 翼备份
资源管理
  • 全栈混合云敏捷版(软件)
  • 全栈混合云敏捷版(一体机)
行业应用
  • 翼电子教室
  • 翼智慧显示一体化解决方案

合作伙伴

天翼云携手合作伙伴,共创云上生态,合作共赢
天翼云生态合作中心
  • 天翼云生态合作中心
天翼云渠道合作伙伴
  • 天翼云代理渠道合作伙伴
天翼云服务合作伙伴
  • 天翼云集成商交付能力认证
天翼云应用合作伙伴
  • 天翼云云市场合作伙伴
  • 天翼云甄选商城合作伙伴
天翼云技术合作伙伴
  • 天翼云OpenAPI中心
  • 天翼云EasyCoding平台
天翼云培训认证
  • 天翼云学堂
  • 天翼云市场商学院
天翼云合作计划
  • 云汇计划
天翼云东升计划
  • 适配中心
  • 东升计划
  • 适配互认证

开发者

开发者相关功能入口汇聚
技术社区
  • 专栏文章
  • 互动问答
  • 技术视频
资源与工具
  • OpenAPI中心
开放能力
  • EasyCoding敏捷开发平台
培训与认证
  • 天翼云学堂
  • 天翼云认证
魔乐社区
  • 魔乐社区

支持与服务

为您提供全方位支持与服务,全流程技术保障,助您轻松上云,安全无忧
文档与工具
  • 文档中心
  • 新手上云
  • 自助服务
  • OpenAPI中心
定价
  • 价格计算器
  • 定价策略
基础服务
  • 售前咨询
  • 在线支持
  • 在线支持
  • 工单服务
  • 建议与反馈
  • 用户体验官
  • 服务保障
  • 客户公告
  • 会员中心
增值服务
  • 红心服务
  • 首保服务
  • 客户支持计划
  • 专家技术服务
  • 备案管家

了解天翼云

天翼云秉承央企使命,致力于成为数字经济主力军,投身科技强国伟大事业,为用户提供安全、普惠云服务
品牌介绍
  • 关于天翼云
  • 智算云
  • 天翼云4.0
  • 新闻资讯
  • 天翼云APP
基础设施
  • 全球基础设施
  • 信任中心
最佳实践
  • 精选案例
  • 超级探访
  • 云杂志
  • 分析师和白皮书
  • 天翼云·创新直播间
市场活动
  • 2025智能云生态大会
  • 2024智算云生态大会
  • 2023云生态大会
  • 2022云生态大会
  • 天翼云中国行
天翼云
  • 活动
  • 智算服务
  • 产品
  • 解决方案
  • 应用商城
  • 合作伙伴
  • 开发者
  • 支持与服务
  • 了解天翼云
      • 文档
      • 控制中心
      • 备案
      • 管理中心

      BST插值建树re-balance再平衡构建AVL(Adelson-Velskii & Landis)平衡二叉搜索树,基于networkx、binarytree,implement by Python

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      BST插值建树re-balance再平衡构建AVL(Adelson-Velskii & Landis)平衡二叉搜索树,基于networkx、binarytree,implement by Python

      2024-09-25 10:15:01 阅读次数:490

      binarytree,networkx,python

      BST插值建树re-balance再平衡构建AVL(Adelson-Velskii & Landis)平衡二叉搜索树,基于networkx、binarytree,implement by Python

      networkx提供了完善的节点和树的边线功能,但没有根据给定的值创建平衡AVL树的能力,借助于networkx构建BST二叉搜索树,在插入新值过程中,导致二叉树失衡,再平衡它。binarytree虽然有方便的树的节点打印管理和维护能力,但binarytree在BST失衡时候的再平衡过程中,binarytree的节点几乎不可能完成对树的再平衡形成AVL。所以基于networkx建树-平衡,然后把networkx的节点提取出来导入到binarytree再构建树,检测是否是平衡的AVL树。

      import random
      
      import binarytree
      from matplotlib import pyplot as plt
      import networkx as nx
      
      """
      BST二叉搜索树插值建树re-balance再平衡构建AVL(Adelson-Velskii & Landis)平衡二叉搜索树
      """
      
      LEFT = 'left'
      RIGHT = 'right'
      
      
      def app():
          SIZE = 20  # 测试数据数量
          data = []
          for i in range(SIZE):
              data.append(i)
          random.shuffle(data)  # 随机打乱。
          print('data', data)
      
          G = nx.DiGraph()
          plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
      
          rows = 2
          cols = int(SIZE / 2) + 1
          index = 1
      
          while len(data) > 0:
              print('-----')
              d = data.pop(0)
              insert(G, d)
      
              unblance_node = check_blance(G, d)
              if unblance_node is not None:
                  print('找到失衡点', unblance_node)
                  print('失衡', 'nodes', G.nodes(data=True))
                  if unblance_node[1] > 1:
                      if get_blance_factor(G, unblance_node[0][1][LEFT]) < 0:
                          #     x               x
                          #    / \             / \
                          #   y   D           z   D
                          #  / \        ->   / \
                          # A   z           y   C
                          #    / \         / \
                          #   B   C       A   B
                          rotate_left(G, unblance_node[0][1][LEFT])
      
                      #       x                 z
                      #      / \              /   \
                      #     z   D            y     x
                      #    / \         ->   / \   / \
                      #   y   C            A   B C   D
                      #  / \
                      # A   B
                      rotate_right(G, unblance_node[0][0])
                  if unblance_node[1] < -1:
                      if get_blance_factor(G, unblance_node[0][1][RIGHT]) > 0:
                          #     y               y
                          #    / \             / \
                          #   A   x           A   z
                          #      / \    ->       / \
                          #     z   D           B   x
                          #    / \                 / \
                          #   B   C               C   D
                          rotate_right(G, unblance_node[0][1][RIGHT])
                          
                      #       y                 z
                      #      / \              /   \
                      #     A   z            y     x
                      #        / \     ->   / \   / \
                      #       B   x        A   B C   D 
                      #          / \ 
                      #         C   D
                      rotate_left(G, unblance_node[0][0])
      
              pos = nx.shell_layout(G)
              plt.subplot(rows, cols, index)
              nx.draw(G, pos, node_color='red', node_size=300, font_size=10, font_color='green', with_labels=True)
      
              index = index + 1
      
          print('---')
          print('nodes', G.nodes(data=True))
          print('edges', G.edges(data=True))
      
          print('=====')
          # 借助另外一个Python库binarytree检查通过networkx构建的二叉搜索树是否平衡。双盲检查。
          bst_tree = build_bst_tree(G)
          print(bst_tree)
          print('是平衡的AVL树吗?', bst_tree.is_bst)
      
          plt.show()
      
      
      # 把networkx构建的树的节点转换,构建成binarytree的树。
      # 基于BFS广度遍历思想。
      def build_bst_tree(G):
          root_node = get_root_node(G)
          root = binarytree.Node(root_node[0])
          Q = [root]
          while True:
              node = Q.pop()
              l = get_node_by_value(G, node.value)[1][LEFT]
              r = get_node_by_value(G, node.value)[1][RIGHT]
      
              if l is not None:
                  l_node = binarytree.Node(l)
                  node.left = l_node
                  Q.append(l_node)
      
              if r is not None:
                  r_node = binarytree.Node(r)
                  node.right = r_node
                  Q.append(r_node)
      
              if len(Q) == 0:
                  break
      
          return root
      
      
      # 获得networkx的根节点
      def get_root_node(G):
          node = None
          for n in G.nodes(data=True):
              predecessors = G.predecessors(n[0])
              if len(list(predecessors)) == 0:
                  node = n
                  break
          return node
      
      
      # 右旋
      def rotate_right(G, node_value):
          print('rotate_right', node_value)
          parent = get_parent(G, node_value)
          print(node_value, '父节点', parent)
          l_child = get_node_by_value(G, node_value)[1][LEFT]
          l_child_right = get_node_by_value(G, l_child)[1][RIGHT]
      
          if parent is not None:
              G.remove_edge(parent, node_value)
              if node_value > parent:
                  G.nodes[parent][RIGHT] = None
              else:
                  G.nodes[parent][LEFT] = None
      
          G.remove_edge(node_value, l_child)
          G.nodes[node_value][LEFT] = None
          if l_child_right is not None:
              G.remove_edge(l_child, l_child_right)
              G.nodes[l_child][RIGHT] = None
              G.add_edge(node_value, l_child_right)
              G.nodes[node_value][LEFT] = l_child_right
      
          G.add_edge(l_child, node_value)
          G.nodes[l_child][RIGHT] = node_value
      
          if parent is not None:
              G.add_edge(parent, l_child)
              if l_child > parent:
                  G.nodes[parent][RIGHT] = l_child
              else:
                  G.nodes[parent][LEFT] = l_child
      
      
      # 左旋
      def rotate_left(G, node_value):
          print('rotate_left', node_value)
          parent = get_parent(G, node_value)
          print(node_value, '父节点', parent)
      
          r_child = get_node_by_value(G, node_value)[1][RIGHT]
          r_child_left = get_node_by_value(G, r_child)[1][LEFT]
      
          if parent is not None:
              G.remove_edge(parent, node_value)
              if node_value > parent:
                  G.nodes[parent][RIGHT] = None
              else:
                  G.nodes[parent][LEFT] = None
      
          G.remove_edge(node_value, r_child)
          G.nodes[node_value][RIGHT] = None
      
          if r_child_left is not None:
              G.remove_edge(r_child, r_child_left)
              G.nodes[r_child][LEFT] = None
              G.add_edge(node_value, r_child_left)
              G.nodes[node_value][RIGHT] = r_child_left
          G.add_edge(r_child, node_value)
          G.nodes[r_child][LEFT] = node_value
      
          if parent is not None:
              G.add_edge(parent, r_child)
              if r_child > parent:
                  G.nodes[parent][RIGHT] = r_child
              else:
                  G.nodes[parent][LEFT] = r_child
      
      
      # 根据一个节点的值,获得该节点的父节点
      def get_parent(G, n):
          predecessors = G.predecessors(n)
          ps = list(predecessors)
          parent = None
          if len(ps) != 0:
              parent = ps.pop()
          return parent
      
      
      # 给定一个节点的值,检测距离该节点最近的失衡的点
      # 一般来说,当在树中插上一个新值后,导致树失衡,如果树很高时候,失衡点会很多,
      # 该函数搜索出距离插入点d最近的那个失衡点(距离d最近)
      def check_blance(G, d):
          unblance_nodes = []
          for n in G.nodes(data=True):
              f = get_blance_factor(G, n[0])
              if abs(f) > 1:
                  node = (n, f)
                  unblance_nodes.append(node)
      
          min_len = float('inf')
          node = None
          for n in unblance_nodes:
              lenght = nx.shortest_path_length(G, source=n[0][0], target=d)
              if lenght < min_len:
                  min_len = lenght
                  node = n
      
          return node
      
      
      # 获得该节点的平衡因子
      def get_blance_factor(G, number):
          factor = 0
          if get_node_height(G, number) == 0:
              factor = 0
              # print(number, '平衡因子', factor)
              return factor
      
          left = G.nodes[number][LEFT]
          right = G.nodes[number][RIGHT]
      
          lh = 0
          rh = 0
          if left is not None:
              lh = get_node_height(G, left) + 1
      
          if right is not None:
              rh = get_node_height(G, right) + 1
      
          factor = lh - rh
          # print(number, '平衡因子', factor)
          return factor
      
      
      # 给定一个节点的值,获得该节点的树高度
      def get_node_height(G, number):
          height = 0
          successors = G.successors(number)
          if len(list(successors)) == 0:
              height = 0
              # print(number, '高度', height)
              return height
      
          bfs = nx.bfs_tree(G, number)
          node_v = list(bfs).pop()
          # print(number, '最远的点', node_v)
          while True:
              predecessors = G.predecessors(node_v)
              ps = list(predecessors)
              # print(node_v, '前继', ps)
              if len(ps) == 0:
                  break
              else:
                  p_node_v = ps.pop()
                  height = height + 1
                  if p_node_v == number:
                      break
                  else:
                      node_v = p_node_v
      
          # print(number, '高度', height)
          return height
      
      
      # 根据一个节点的值,获取该节点的完整节点信息
      def get_node_by_value(G, v):
          node = None
          for n in G.nodes(data=True):
              if n[0] == v:
                  node = n
                  break
          return node
      
      
      # 输入一个值,根据这个值构建节点,并插入到树中
      def insert(G, d):
          if G.number_of_nodes() == 0:
              G.add_node(d)
              G.nodes[d][RIGHT] = None
              G.nodes[d][LEFT] = None
              return
      
          print('开始插入', d)
          root_node = get_root_node(G)
          print('根节点', root_node)
      
          while True:
              left = root_node[1][LEFT]
              right = root_node[1][RIGHT]
      
              if right is None:
                  if d > root_node[0]:
                      root_node[1][RIGHT] = d
                      G.add_node(d)
                      G.nodes[d][LEFT] = None
                      G.nodes[d][RIGHT] = None
                      G.add_edge(root_node[0], d)
                      break
      
              if left is None:
                  if d < root_node[0]:
                      root_node[1][LEFT] = d
                      G.add_node(d)
                      G.nodes[d][LEFT] = None
                      G.nodes[d][RIGHT] = None
                      G.add_edge(root_node[0], d)
                      break
      
              if d > root_node[0]:
                  val = root_node[1][RIGHT]
                  root_node = get_node_by_value(G, val)
              else:
                  val = root_node[1][LEFT]
                  root_node = get_node_by_value(G, val)
      
      
      if __name__ == '__main__':
          app()
      

      运行日志输出:

      data [10, 7, 16, 17, 1, 0, 6, 15, 3, 12, 18, 14, 2, 5, 19, 8, 13, 11, 9, 4]
      -----
      -----
      开始插入 7
      根节点 (10, {'right': None, 'left': None})
      -----
      开始插入 16
      根节点 (10, {'right': None, 'left': 7})
      -----
      开始插入 17
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 7})
      -----
      开始插入 1
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 7})
      -----
      开始插入 0
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 7})
      找到失衡点 ((7, {'left': 1, 'right': None}), 2)
      失衡 nodes [(10, {'right': 16, 'left': 7}), (7, {'left': 1, 'right': None}), (16, {'left': None, 'right': 17}), (17, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': None}), (0, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 7
      7 父节点 10
      -----
      开始插入 6
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 1})
      -----
      开始插入 15
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 1})
      -----
      开始插入 3
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 1})
      找到失衡点 ((7, {'left': 6, 'right': None}), 2)
      失衡 nodes [(10, {'right': 16, 'left': 1}), (7, {'left': 6, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (17, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': 7}), (0, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': 3, 'right': None}), (15, {'left': None, 'right': None}), (3, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 7
      7 父节点 1
      -----
      开始插入 12
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 1})
      -----
      开始插入 18
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 1})
      -----
      开始插入 14
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 1})
      找到失衡点 ((15, {'left': 12, 'right': None}), 2)
      失衡 nodes [(10, {'right': 16, 'left': 1}), (7, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (17, {'left': None, 'right': 18}), (1, {'left': 0, 'right': 6}), (0, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': 3, 'right': 7}), (15, {'left': 12, 'right': None}), (3, {'left': None, 'right': None}), (12, {'left': None, 'right': 14}), (18, {'left': None, 'right': None}), (14, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_left 12
      12 父节点 15
      rotate_right 15
      15 父节点 16
      -----
      开始插入 2
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 1})
      找到失衡点 ((1, {'left': 0, 'right': 6}), -2)
      失衡 nodes [(10, {'right': 16, 'left': 1}), (7, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 14, 'right': 17}), (17, {'left': None, 'right': 18}), (1, {'left': 0, 'right': 6}), (0, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': 3, 'right': 7}), (15, {'left': None, 'right': None}), (3, {'left': 2, 'right': None}), (12, {'left': None, 'right': None}), (18, {'left': None, 'right': None}), (14, {'left': 12, 'right': 15}), (2, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 6
      6 父节点 1
      rotate_left 1
      1 父节点 10
      -----
      开始插入 5
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 3})
      -----
      开始插入 19
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 3})
      找到失衡点 ((17, {'left': None, 'right': 18}), -2)
      失衡 nodes [(10, {'right': 16, 'left': 3}), (7, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 14, 'right': 17}), (17, {'left': None, 'right': 18}), (1, {'left': 0, 'right': 2}), (0, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': 5, 'right': 7}), (15, {'left': None, 'right': None}), (3, {'left': 1, 'right': 6}), (12, {'left': None, 'right': None}), (18, {'left': None, 'right': 19}), (14, {'left': 12, 'right': 15}), (2, {'left': None, 'right': None}), (5, {'left': None, 'right': None}), (19, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_left 17
      17 父节点 16
      -----
      开始插入 8
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 3})
      -----
      开始插入 13
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 3})
      -----
      开始插入 11
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 3})
      -----
      开始插入 9
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 3})
      找到失衡点 ((7, {'left': None, 'right': 8}), -2)
      失衡 nodes [(10, {'right': 16, 'left': 3}), (7, {'left': None, 'right': 8}), (16, {'left': 14, 'right': 18}), (17, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': 2}), (0, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': 5, 'right': 7}), (15, {'left': None, 'right': None}), (3, {'left': 1, 'right': 6}), (12, {'left': 11, 'right': 13}), (18, {'left': 17, 'right': 19}), (14, {'left': 12, 'right': 15}), (2, {'left': None, 'right': None}), (5, {'left': None, 'right': None}), (19, {'left': None, 'right': None}), (8, {'left': None, 'right': 9}), (13, {'left': None, 'right': None}), (11, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_left 7
      7 父节点 6
      -----
      开始插入 4
      根节点 (10, {'right': 16, 'left': 3})
      ---
      nodes [(10, {'right': 16, 'left': 3}), (7, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 14, 'right': 18}), (17, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': 2}), (0, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': 5, 'right': 8}), (15, {'left': None, 'right': None}), (3, {'left': 1, 'right': 6}), (12, {'left': 11, 'right': 13}), (18, {'left': 17, 'right': 19}), (14, {'left': 12, 'right': 15}), (2, {'left': None, 'right': None}), (5, {'left': 4, 'right': None}), (19, {'left': None, 'right': None}), (8, {'left': 7, 'right': 9}), (13, {'left': None, 'right': None}), (11, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': None, 'right': None}), (4, {'left': None, 'right': None})]
      edges [(10, 16, {}), (10, 3, {}), (16, 14, {}), (16, 18, {}), (1, 0, {}), (1, 2, {}), (6, 5, {}), (6, 8, {}), (3, 6, {}), (3, 1, {}), (12, 13, {}), (12, 11, {}), (18, 19, {}), (18, 17, {}), (14, 12, {}), (14, 15, {}), (5, 4, {}), (8, 9, {}), (8, 7, {})]
      =====
      
              ____________10_______________
             /                             \
          __3____                       ____16___
         /       \                     /         \
        1         6__             ____14         _18
       / \       /   \           /      \       /   \
      0   2     5     8        _12       15    17    19
               /     / \      /   \
              4     7   9    11    13
      
      是平衡的AVL树吗? True

      再跑一轮测试:

      data [18, 14, 10, 5, 15, 9, 19, 1, 2, 11, 17, 16, 8, 6, 4, 0, 12, 7, 13, 3]
      -----
      -----
      开始插入 14
      根节点 (18, {'right': None, 'left': None})
      -----
      开始插入 10
      根节点 (18, {'right': None, 'left': 14})
      找到失衡点 ((18, {'right': None, 'left': 14}), 2)
      失衡 nodes [(18, {'right': None, 'left': 14}), (14, {'left': 10, 'right': None}), (10, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 18
      18 父节点 None
      -----
      开始插入 5
      根节点 (14, {'left': 10, 'right': 18})
      -----
      开始插入 15
      根节点 (14, {'left': 10, 'right': 18})
      -----
      开始插入 9
      根节点 (14, {'left': 10, 'right': 18})
      找到失衡点 ((10, {'left': 5, 'right': None}), 2)
      失衡 nodes [(18, {'right': None, 'left': 15}), (14, {'left': 10, 'right': 18}), (10, {'left': 5, 'right': None}), (5, {'left': None, 'right': 9}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_left 5
      5 父节点 10
      rotate_right 10
      10 父节点 14
      -----
      开始插入 19
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      -----
      开始插入 1
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      -----
      开始插入 2
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      找到失衡点 ((5, {'left': 1, 'right': None}), 2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 15}), (14, {'left': 9, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': None}), (5, {'left': 1, 'right': None}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 5, 'right': 10}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': None, 'right': 2}), (2, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_left 1
      1 父节点 5
      rotate_right 5
      5 父节点 9
      -----
      开始插入 11
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      -----
      开始插入 17
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      -----
      开始插入 16
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      找到失衡点 ((15, {'left': None, 'right': 17}), -2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 15}), (14, {'left': 9, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': 11}), (5, {'left': None, 'right': None}), (15, {'left': None, 'right': 17}), (9, {'left': 2, 'right': 10}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': None, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 5}), (11, {'left': None, 'right': None}), (17, {'left': 16, 'right': None}), (16, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 17
      17 父节点 15
      rotate_left 15
      15 父节点 18
      -----
      开始插入 8
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      -----
      开始插入 6
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      找到失衡点 ((5, {'left': None, 'right': 8}), -2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 16}), (14, {'left': 9, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': 11}), (5, {'left': None, 'right': 8}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 2, 'right': 10}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': None, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 5}), (11, {'left': None, 'right': None}), (17, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (8, {'left': 6, 'right': None}), (6, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 8
      8 父节点 5
      rotate_left 5
      5 父节点 2
      -----
      开始插入 4
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      找到失衡点 ((2, {'left': 1, 'right': 6}), -2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 16}), (14, {'left': 9, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': 11}), (5, {'left': 4, 'right': None}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 2, 'right': 10}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': None, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 6}), (11, {'left': None, 'right': None}), (17, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (8, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': 5, 'right': 8}), (4, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 6
      6 父节点 2
      rotate_left 2
      2 父节点 9
      -----
      开始插入 0
      根节点 (14, {'left': 9, 'right': 18})
      找到失衡点 ((9, {'left': 5, 'right': 10}), 2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 16}), (14, {'left': 9, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': 11}), (5, {'left': 2, 'right': 6}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 5, 'right': 10}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 4}), (11, {'left': None, 'right': None}), (17, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (8, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': None, 'right': 8}), (4, {'left': None, 'right': None}), (0, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 9
      9 父节点 14
      -----
      开始插入 12
      根节点 (14, {'left': 5, 'right': 18})
      找到失衡点 ((10, {'left': None, 'right': 11}), -2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 16}), (14, {'left': 5, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': 11}), (5, {'left': 2, 'right': 9}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 6, 'right': 10}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 4}), (11, {'left': None, 'right': 12}), (17, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (8, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': None, 'right': 8}), (4, {'left': None, 'right': None}), (0, {'left': None, 'right': None}), (12, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_left 10
      10 父节点 9
      -----
      开始插入 7
      根节点 (14, {'left': 5, 'right': 18})
      找到失衡点 ((6, {'left': None, 'right': 8}), -2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 16}), (14, {'left': 5, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': None}), (5, {'left': 2, 'right': 9}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 6, 'right': 11}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 4}), (11, {'left': 10, 'right': 12}), (17, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (8, {'left': 7, 'right': None}), (6, {'left': None, 'right': 8}), (4, {'left': None, 'right': None}), (0, {'left': None, 'right': None}), (12, {'left': None, 'right': None}), (7, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_right 8
      8 父节点 6
      rotate_left 6
      6 父节点 9
      -----
      开始插入 13
      根节点 (14, {'left': 5, 'right': 18})
      找到失衡点 ((14, {'left': 5, 'right': 18}), 2)
      失衡 nodes [(18, {'right': 19, 'left': 16}), (14, {'left': 5, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': None}), (5, {'left': 2, 'right': 9}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 7, 'right': 11}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 4}), (11, {'left': 10, 'right': 12}), (17, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (8, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': None, 'right': None}), (4, {'left': None, 'right': None}), (0, {'left': None, 'right': None}), (12, {'left': None, 'right': 13}), (7, {'left': 6, 'right': 8}), (13, {'left': None, 'right': None})]
      rotate_left 5
      5 父节点 14
      rotate_right 14
      14 父节点 None
      -----
      开始插入 3
      根节点 (9, {'left': 5, 'right': 14})
      ---
      nodes [(18, {'right': 19, 'left': 16}), (14, {'left': 11, 'right': 18}), (10, {'left': None, 'right': None}), (5, {'left': 2, 'right': 7}), (15, {'left': None, 'right': None}), (9, {'left': 5, 'right': 14}), (19, {'left': None, 'right': None}), (1, {'left': 0, 'right': None}), (2, {'left': 1, 'right': 4}), (11, {'left': 10, 'right': 12}), (17, {'left': None, 'right': None}), (16, {'left': 15, 'right': 17}), (8, {'left': None, 'right': None}), (6, {'left': None, 'right': None}), (4, {'left': 3, 'right': None}), (0, {'left': None, 'right': None}), (12, {'left': None, 'right': 13}), (7, {'left': 6, 'right': 8}), (13, {'left': None, 'right': None}), (3, {'left': None, 'right': None})]
      edges [(18, 19, {}), (18, 16, {}), (14, 18, {}), (14, 11, {}), (5, 2, {}), (5, 7, {}), (9, 5, {}), (9, 14, {}), (1, 0, {}), (2, 1, {}), (2, 4, {}), (11, 12, {}), (11, 10, {}), (16, 17, {}), (16, 15, {}), (4, 3, {}), (12, 13, {}), (7, 8, {}), (7, 6, {})]
      =====
      
                  ______9____________
                 /                   \
            ____5__            _______14_________
           /       \          /                  \
          2__       7       _11               ____18
         /   \     / \     /   \             /      \
        1     4   6   8   10    12         _16       19
       /     /                    \       /   \
      0     3                      13    15    17
      
      是平衡的AVL树吗? True
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://zhangphil.blog.csdn.net/article/details/121634111,作者:zhangphil,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

      上一篇:JavaScript高级之数据类型及其判断方法

      下一篇:N个结点之间,表世界存在双向通行的道路,里世界存在双向通行的传送门. 若走表世界的道路,花费一分钟. 若走里世界的传送门,不花费时间,但是接下来一分钟不能走传送门.

      相关文章

      2025-04-14 09:24:23

      python打印宝塔代码

      python打印宝塔代码

      2025-04-14 09:24:23
      python
      2025-04-09 09:16:56

      python四种抽样方法的使用:随机抽样、聚类抽样、系统抽样、分层抽样

      python四种抽样方法的使用:随机抽样、聚类抽样、系统抽样、分层抽样

      2025-04-09 09:16:56
      python , 代码 , 方法 , 机器学习 , 示例
      2025-04-09 09:16:42

      视频 | Python测试开发之调试print代码实例

      视频 | Python测试开发之调试print代码实例

      2025-04-09 09:16:42
      debug , log4j , logback , logging , python
      2025-04-09 09:16:42

      python简单介绍及基础知识(一)

      编程语言,是用来实现某种功能的编写给计算机读取和执行的语言

      2025-04-09 09:16:42
      print , python , 下划线 , 变量 , 变量名 , 编程语言 , 语言
      2025-04-09 09:16:00

      使用Python扩展PAM(part 2)

      在上篇part1 中编译的pam_python.so可以用Python代码进行一些额外的验证操作。动态密码,虚拟账号,都是可行的,只要编写的python鉴权脚本符合相应的PAM规范即可使用。

      2025-04-09 09:16:00
      python , 使用 , 密码 , 配置
      2025-04-09 09:13:27

      1行Python代码,把Excel转成PDF,python-office功能更新~

      1行Python代码,把Excel转成PDF,python-office功能更新~

      2025-04-09 09:13:27
      Excel , pdf , python , 代码 , 程序员
      2025-04-09 09:13:17

      python性能测试之pyperformance

      python性能测试之pyperformance

      2025-04-09 09:13:17
      json , python , Python , 性能 , 文档 , 测试
      2025-04-09 09:13:17

      IronPython 与 c# 交互之导入Python模块的两种方法

      当我们要在C#中调用python时,有时候需要用到python里的一些函数,比如进行一些数学运算,开方,取对数,这个时候我们需要用到python里的math模块(类似C#的命名空间,但概念不完全一样).

      2025-04-09 09:13:17
      python , 函数 , 导入 , 方法 , 模块
      2025-04-07 10:28:48

      如何在交互式环境中执行Python程序

      如何在交互式环境中执行Python程序

      2025-04-07 10:28:48
      python , 命令行 , 缩进
      2025-04-07 10:28:48

      Python网络爬虫真实的URL看来真不能光凭着XHR找

      Python网络爬虫真实的URL看来真不能光凭着XHR找

      2025-04-07 10:28:48
      python
      查看更多
      推荐标签

      作者介绍

      天翼云小翼
      天翼云用户

      文章

      33561

      阅读量

      5228257

      查看更多

      最新文章

      python打印宝塔代码

      2025-04-14 09:24:23

      python四种抽样方法的使用:随机抽样、聚类抽样、系统抽样、分层抽样

      2025-04-09 09:16:56

      python简单介绍及基础知识(一)

      2025-04-09 09:16:42

      视频 | Python测试开发之调试print代码实例

      2025-04-09 09:16:42

      使用Python扩展PAM(part 2)

      2025-04-09 09:16:00

      1行Python代码,把Excel转成PDF,python-office功能更新~

      2025-04-09 09:13:27

      查看更多

      热门文章

      Linux实用命令authconfig和authconfig-tui(备忘)

      2023-03-16 07:49:58

      Python高级变量类型

      2024-09-24 06:30:08

      python学习——面向对象编程

      2023-04-25 10:20:57

      一个简单的http server,处理get和post请求,Python实现

      2023-04-13 09:31:09

      Python数据库测试实战教程

      2023-06-07 07:31:52

      Python编程:生成器yield与yield from区别简单理解

      2023-02-21 03:02:11

      查看更多

      热门标签

      java Java python 编程开发 代码 开发语言 算法 线程 Python html 数组 C++ 元素 javascript c++
      查看更多

      相关产品

      弹性云主机

      随时自助获取、弹性伸缩的云服务器资源

      天翼云电脑(公众版)

      便捷、安全、高效的云电脑服务

      对象存储

      高品质、低成本的云上存储服务

      云硬盘

      为云上计算资源提供持久性块存储

      查看更多

      随机文章

      MATLAB图像倾斜校正算法实现:图像倾斜角检测及校正|附代码数据

      Python 字符串的方法整理

      Python|回溯算法解决力扣排列组合2

      [快学Python3]循环控制

      接口测试 23 requests基础入门二

      爬取学校网站

      • 7*24小时售后
      • 无忧退款
      • 免费备案
      • 专家服务
      售前咨询热线
      400-810-9889转1
      关注天翼云
      • 旗舰店
      • 天翼云APP
      • 天翼云微信公众号
      服务与支持
      • 备案中心
      • 售前咨询
      • 智能客服
      • 自助服务
      • 工单管理
      • 客户公告
      • 涉诈举报
      账户管理
      • 管理中心
      • 订单管理
      • 余额管理
      • 发票管理
      • 充值汇款
      • 续费管理
      快速入口
      • 天翼云旗舰店
      • 文档中心
      • 最新活动
      • 免费试用
      • 信任中心
      • 天翼云学堂
      云网生态
      • 甄选商城
      • 渠道合作
      • 云市场合作
      了解天翼云
      • 关于天翼云
      • 天翼云APP
      • 服务案例
      • 新闻资讯
      • 联系我们
      热门产品
      • 云电脑
      • 弹性云主机
      • 云电脑政企版
      • 天翼云手机
      • 云数据库
      • 对象存储
      • 云硬盘
      • Web应用防火墙
      • 服务器安全卫士
      • CDN加速
      热门推荐
      • 云服务备份
      • 边缘安全加速平台
      • 全站加速
      • 安全加速
      • 云服务器
      • 云主机
      • 智能边缘云
      • 应用编排服务
      • 微服务引擎
      • 共享流量包
      更多推荐
      • web应用防火墙
      • 密钥管理
      • 等保咨询
      • 安全专区
      • 应用运维管理
      • 云日志服务
      • 文档数据库服务
      • 云搜索服务
      • 数据湖探索
      • 数据仓库服务
      友情链接
      • 中国电信集团
      • 189邮箱
      • 天翼企业云盘
      • 天翼云盘
      ©2025 天翼云科技有限公司版权所有 增值电信业务经营许可证A2.B1.B2-20090001
      公司地址:北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层205-32室
      • 用户协议
      • 隐私政策
      • 个人信息保护
      • 法律声明
      备案 京公网安备11010802043424号 京ICP备 2021034386号