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      平衡二叉搜索树的实现

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      平衡二叉搜索树的实现

      2025-05-09 08:51:21 阅读次数:10

      AVL,zip,二叉,平衡,旋转,节点

      概念介绍

      • AVL树可以将高度控制在o(logn)以内
      • 平衡因子
        • 左孩子树高 - 右孩子树高
        • AVL就是平衡因子受限的搜索树,其中各个节点的平衡因子的绝对值不超过1
      • 等价二叉搜索树
        • 两个二叉搜索树的中序遍历序列相同,则称它们等价;这个平衡算法的依据
      • 重新平衡的方法
        • AVL的insert,remove导致的失衡通过单旋和双旋的方式实现重新平衡
      • 失衡传播
        • AVL树删除节点重新平衡之后,祖先可能失衡,这时候需要由下而上的进行重新平衡操作
      • 统一平衡算法rotateAt
        • 不在乎旋转的过程,而是穷举了旋转过后所有的情况;对,就是根据旋转之后的各个节点的位置关系做出来的
        • 平衡是3个节点(祖g 父p 子v)和四个子树的关系,而他们组合在一起总是可以实现下面的模型
      • zip 顺时针旋转
      • zap – zip 双旋转
      • zap
      • zip – zap

      代码实现

      • AVL树
      // 引入搜索二叉树
      #include <BstTree.h>
      
      // 理想平衡条件 (左右孩子的高度一样)
      #define Balanced(x) (stature((x).rc) == stature((x).lc))
      
      // 平衡因子
      #define BalFac(x) (stature((x).lc) - stature((x).rc))
      
      // AVL平衡条件
      #define AvlBalanced(x) (BalFac(x) > -2 && BalFac(x) < 2)
      
      // 找到失衡节点g(x)对应的孩子和孩子的孩子
      template<typename T> BinNodePosi(T) tallerChild(BinNodePosi(T) x) {
          // 取孩子高度最高的那个,一样高的时候取同侧的那个
          if (stature(x->lc) > stature(x->rc)){
              return x->lc;
          }
      
          if (stature(x->lc) < stature(x->rc)) {
              return x->rc;
          }
      
          // 取同侧孩子
          return IsLChild(*x) ? x->lc : x->rc;
      }
      
      // 定义平衡二叉树模板类
      template <typename T> class AVL:public BST {
      public :
          BinNodePosi(T) insert(T const & e); // 插入(重写)
          // 删除(重写)
          bool remove(T const& e);
      };
      
      // 二叉平衡树 插入操作
      template <typename T> BinNodePosi(T) AVL<T>::insert(const T &e) {
          // e存在的话 没有插入的必要
          BinNodePosi(T) x = serach(e);
          if (x) {
              return x;
          }
      
          // 插入新节点
          BinNodePosi(T) new_child = new BinNode<T>(e, _hot);
          _size ++;
      
          // 解决因插入数据而导致的失衡的问题
          BinNodePosi(T) g = _hot;
          for (; g; g= g->parent){
              // 节点失衡
              if (!AvlBalanced(*g)){
                  // 失衡节点的孙子节点
                  BinNodePosi(T) v = tallerChild(tallerChild(g));
                  FromParentTo(*g) = rotateAt(v);
      
                  // 此时子树高度复原,g祖先的高度也是会复原, 调整结束
                  break;
              } else {
                  // 即使未失衡但是高度也可能变化
                  updateHeight(g);
              }
          }
      
          return new_child;
      }
      
      // 删除算法
      template <typename T> bool AVL::remove(const T &e) {
          // 如果不存在 则不需要删除
          BinNodePosi(T)& x = search(e);
          if (!x) {
              return false;
          }
      
          // 按照二叉搜索树的规则删除
          removeAt(x, _hot);
          --size;
      
          // 平衡祖先节点
          BinNodePosi(T) g = _hot;
          for (; g ; g = g->parent) {
              // 失衡节点使用3+4平衡算法平衡
              if (!AvlBalanced(g)) {
                  BinNodePosi(T) v = tallerChild(tallerChild(g));
      
                  // 执行平衡算法,将新子树关联到原父亲;   但是g的位置也要更新成子树根节点
                  g = FromParentTo(*g) = rotateAt(v);
      
                  // 删除节点会造成祖先节点失衡传播,所以还是需要进行后续的轮询
              }
      
              // 即使未失衡但是高度也可能变化
              updateHeight(g);
          }
      
          return true;
      }
      
      
      • 二叉搜索树
      
      // 引入二叉树
      #include "BinTree.h"
      
      //定义二叉搜索树模板类
      template<typename T>
      class BST : public BinTree {
      protected:
          // 命中节点的父亲
          BinNodePosi(T)_hot;
      
          // 按照3+4结构连接3个节点和四颗子树
          BinNodePosi(T)connect34(BinNodePosi(T) a, BinNodePosi(T) b, BinNodePosi(T) c, BinNodePosi(T) T0,
                                  BinNodePosi(T) T1, BinNodePosi(T) T2, BinNodePosi(T) T3);
      
          // 对父亲祖父做同意旋转调整
          BinNodePosi(T)rotateAt(BinNodePosi(T)x);
      
      public:
          // 基本接口
          // 查找
          virtual BinNodePosi(T)&search(T const &e);
      
          // 插入
          virtual BinNodePosi(T)insert(T const &e);
      
          // 删除
          virtual bool remove(T const &e);
      };
      
      // 二叉搜索树查找
      template<typename T>
      BinNodePosi(T)& BST::search(T const &e) {
          return searchIn(_root, _hot = NULL, e);
      }
      
      // 递归查找
      template <typename T> BinNodePosi(T)& searchIn(BinNodePosi(T)& v, BinNodePosi(T) & hot, T const &e){
          // 递归基
          if (!v || v->data == e) {
              return v;
          }
      
          // 设置父指针
          hot = v;
      
          // 做减法
          v = e > v->data ? v->rc : v->lc;
          return searchIn(v, hot, e);
      }
      
      // 插入操作
      template <typename T> BinNodePosi(T) BST<T>::insert(const T &e) {
          BinNodePosi(T) x = search(e);
          // 如果已经存在 则没有意义
          if (x) {
              return x;
          }
      
          // 创建新节点
          x = new BinNode(e, hot);
      
          // 更新规模
          _size++;
      
          // 更新x祖先高度
          updateHeightAbove(x);
      
          return x;
      }
      
      // 删除算法
      template <typename T> bool BST<T>::remove(const T &e) {
          BinNodePosi(T) x = search(e);
      
          // 目标不存在 则删除失败
          if (!x) {
              return false;
          }
      
          // 实施删除
          removeAt(x, _hot);
      
          // 更新规模
          _size --;
      
          // 更新祖先节点的高度
          updateHeightAbove(_hot);
      
          return true;
      };
      
      // 实际删除操作
      template <typename T> static BinNodePosi(T) removeAt(BinNodePosi(T) &x, BinNodePosi(T) & hot) {
          // 实际被删除的节点
          BinNodePosi(T) w = x;
      
          // 被删除节点的替换者
          BinNodePosi(T) succ = NULL;
      
        // 单分支直接删除
        if (!HasLChild(x)) {
            // *x替换成右子树
            x = succ = x->rc;
        } else if (!HasRChild(x)) {
            // *x替换成其左子树
            x = succ = x->rc;
        } else {
            // 双分支 被删除的是直接后继节点
            w = w->succ();
      
            // 置换x和直接后继之间的数据
            swap(x->data, w->data);
      
            // 直接后继肯定是没有左孩子的
            FromParentTo(w) = succ = w->rc;
      
        }
      
        // 记录实际被删除的孩子的父亲
        hot = w->parent;
      
        // 关联hot和替换者
        if (succ) {
            succ->parent = hot;
        }
      
        // 释放被删除的节点
        release(w->data);
        release(w);
        return succ;
      };
      
      // BST系欸但那旋转变化统一算法, 返回调整之后局部子树根节点的位置
      template <typename T> BinNodePosi(T) BST<T>::rotateAt(BinNodePosi(T) x) {
        // 父亲节点
        BinNodePosi(T) p = x->parent;
      
        // 祖父节点
        BinNodePosi(T) g = p->parent;
      
        if (IsLChild(*p)) { // zip
            if (IsLChild(*v)) { // zip--zip
                return connect34(v,p,g,v->lc, v->rc, p->rc,g->rc)
            } else {
                // zip --zap
              return connect34(p,v,g, p->lc,v->lc, v->rc, g->rc);
            }
        } else {
            if (IsRChild(*v)) {
              return connect34(g, p, v, g->lc, p->lc, v->lc, v->rc);
            } else {
              return connect34(g,v,p, g->lc, v->lc, v->rc, p->rc);
            }
        }
      };
      
      // 按照3+4的接口连接3个节点和4颗子树, 返回局部子树的根节点
      template <typename T> BinNodePosi(T) BST<T>::connect34(BinNode<T> *a, BinNode<T> *b, BinNode<T> *c, BinNode<T> *T0,
                                                             BinNode<T> *T1, BinNode<T> *T2, BinNode<T> *T3) {
          // 设置b,a,c之间关系
          b->lc = a;
          a->parent = b;
          b->rc = c;
          c->parent = b;
      
          // 设置a的左右孩子
          a->lc = T0;
          if (T0) {
              T0->parent = a;
          }
      
          a->rc = T1;
          if (T1) {
              T1->parent = a;
          }
      
          // 设置c的左右孩子
          c->lc = T2;
          if (T2) {
              T2->parent = c;
          }
      
          c->rc = T3;
          if (T3) {
              T3->parent = c;
          }
      
          return b;
      }
      
      
      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://blog.csdn.net/cominglately/article/details/105296549,作者:cominglately,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。

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      dg , rac , 日志 , 节点
      2025-05-13 09:50:28

      翻转二叉树,​​101. 对称二叉树​

      翻转二叉树给你一棵二叉树的根节点 root ,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。

      2025-05-13 09:50:28
      Node , root , val , 二叉树 , 翻转 , 节点
      2025-05-13 09:50:28

      翻转二叉树-对称二叉树

      给你一棵二叉树的根节点 root ,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。

      2025-05-13 09:50:28
      right , 二叉树 , 左子 , 节点 , 遍历
      2025-05-13 09:50:28

      分隔链表-146. LRU 缓存

      给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ,请你对链表进行分隔,使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。

      2025-05-13 09:50:28
      int , key , LinkedHashMap , 缓存 , 节点 , 链表
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