• AVL树


    一、AVL树

      AVL树是一棵自平衡的二叉搜索树。

    1、平衡因子

      

      balance factor(平衡因子)记录了左右子树的高度差。上图定义的是有左子树没有右子树差值是1,没有左子树有右子树差值是-1.

    2、AVL树具有以下性质

    • 根的左右子树的高度之差的绝对值不能超过1
    • 根的左右子树都是平衡二叉树(任何一个节点的左右子树高度差都不能超过1)

    二、AVL树插入和旋转

      插入一个节点可能会破坏AVL树的平衡,可以通过旋转操作来进行修正。

      插入一个节点后,只有从插入节点到根节点的路径上的节点的平衡可能被改变。

      我们需要找出第一个破坏了平衡条件的节点,称之为K。K的两颗子树的高度差为2。

    1、不平衡的出现有4种情况

    (1)不平衡是由于对K的孩子的子树插入导致的

      操作方法:

      

    (2)不平衡是由于对K的孩子的子树插入导致的

      操作方法:

      

    (3)不平衡是由于对K的孩子的子树插入导致的

      操作方法:旋——

      

    (4)不平衡是由于对K的孩子的子树插入导致的

      操作方法:旋——

      

    2、旋转代码实现

    from .bst import BiTreeNode, BST
    class AVLNode(BiTreeNode):
        def __init__(self, data):
            BiTreeNode.__init__(self, data)
            self.bf = 0   # 平衡因子,bf=-1:左边树比右边高;bf=1:右边树比左边高
    
    class AVLTree(BST):
        def __init__(self, li=None):
            BST.__init__(self, li)
    
        def insert_no_rec(self, val):
            """重写插入方法"""
    
        def rotate_left(self, p, c):  # 根节点及其右孩子
            """对K的右孩子的右子树插入导致——左旋"""
            s2 = c.lchild
            p.rchild = s2
            if s2:   # 如果s2不为空
                s2.parent = p
            # C与P链接起来
            c.lchild = p
            p.parent = c
    
            # 更新平衡因子
            p.bf = 0
            c.bf = 0
            return c   # 根节点
    
        def rotate_right(self, p, c):
            """对K的左孩子的左子树插入导致——右旋"""
            s2 = c.rchild
            p.lchild = s2
            if s2:
                s2.parent = p
            # C与P链接起来
            c.rchild = p
            p.parent = c
    
            # 更新平衡因子
            p.bf = 0
            c.bf = 0
            return c
    
        def rotate_right_left(self, p, c):
            """由于对K的右孩子的左子树插入导致——右旋左旋"""
            g = c.lchild  # g节点是c的左孩子
    
            # 右旋
            s3 = g.rchild
            c.lchild = s3  # c的左孩子绑定s3
            if s3:  # 如果s3存在
                s3.parent = c   # s3的父节点指向c(反链回去)
            # G与C链接起来
            g.rchild = c
            c.parent = g
    
            # 左旋
            s2 = g.lchild
            p.rchild = s2     # s2绑定给p的右孩子
            if s2:   # 如果s2存在
                s2.parent = p
            # G与P链接起来
            g.lchild = p
            p.parent = g
    
            # 更新平衡因子
            if g.bf > 0:   # 插入的是s3,原G的右孩子
                p.bf = -1   # p节点右边是空的
                c.bf = 0
            elif g.bf < 0:  # 插入的是s2,原G的左孩子
                p.bf = 0
                c.bf = 1    # c节点左边是空的
            else:  # 插入的是G
                p.bf = 0
                c.bf = 0
    
        def rotate_left_right(self, p, c):
            """由于对K的左孩子的右子树插入导致——左旋右旋"""
            g = c.rchild  # g节点是c的右孩子
    
            # 左旋
            s2 = g.lchild
            c.rchild = s2  # c的右孩子绑定s2
            if s2:  # 如果s3存在
                s2.parent = c  # s2的父节点指向c(反链回去)
            # G与C链接起来
            g.lchild = c
            c.parent = g
    
            # 右旋
            s3 = g.rchild
            p.lchild = s3  # s3绑定给p的左孩子
            if s3:  # 如果s3存在
                s3.parent = p
            # G与P链接起来
            g.rchild = p
            p.parent = g
    
            # 更新平衡因子
            if g.bf < 0:   # 插入的是s2,原G的左孩子
                p.bf = 1
                c.bf = 0
            elif g.bf > 0:  # 插入的是s3,原G的右孩子
                p.bf = 0
                c.bf = -1
            else:   # 插入的是G
                p.bf = 0
                c.bf = 0
    

    3、根据AVL旋转实现AVL插入

    from bst import BiTreeNode, BST
    
    
    class AVLNode(BiTreeNode):
        def __init__(self, data):
            BiTreeNode.__init__(self, data)
            self.bf = 0   # 平衡因子,bf=-1:左边树比右边高;bf=1:右边树比左边高
    
    
    class AVLTree(BST):
        def __init__(self, li=None):
            BST.__init__(self, li)
    
        def rotate_left(self, p, c):  # 根节点及其右孩子
            """代码省略"""
    
        def rotate_right(self, p, c):
            """代码省略"""
    
        def rotate_right_left(self, p, c):
            """代码省略"""
    
        def rotate_left_right(self, p, c):
            """代码省略"""
    
        def insert_no_rec(self, val):
            """重写BST插入方法"""
            # 1.第一步和BST一样做插入
            p = self.root
            if not p:  # 空树的情况处理
                self.root = AVLNode(val)
                return
            while True:
                if val < p.data:  # 添加值小于当前节点,往左边走
                    if p.lchild:  # 如果左孩子存在
                        p = p.lchild
                    else:  # 左子树不存在
                        p.lchild = AVLNode(val)
                        p.lchild.parent = p
                        node = p.lchild    # node保存插入的节点
                        break
                elif val > p.data:  # 大于根节点往右边走
                    if p.rchild:  # 如果右孩子存在
                        p = p.rchild
                    else:  # 右子树不存在
                        p.rchild = AVLNode(val)
                        p.rchild.parent = p
                        node = p.rchild  # node保存插入的节点
                        break
                else:   # 有一个一样值的节点,什么都不做
                    return
    
            # 2.第二步更新平衡因子
            while node.parent:  # 如果node的父亲不是空
                if node.parent.lchild == node:   # 传递是从左子树来的,左子树更沉了
                    # 更新node.parent的平衡因子 -= 1
                    if node.parent.bf < 0:   # 原来node.parent.bf==-1,更新后变为-2
                        # 做旋转
                        # 看node哪边沉
                        g = node.parent.parent   # 用于连接旋转之后的子树
                        x = node.parent  # 旋转前子树的根
                        if node.bf > 0:   # node右边沉——》左右
                            n = self.rotate_left_right(node.parent, node)
                        else:          # node左边沉——》左左
                            n = self.rotate_right(node.parent, node)
                        # 注意要将n和g连起来
                    elif node.parent.bf > 0:   # 原来node.parent.bf==1,更新后变为0
                        node.parent.bf = 0
                        break
                    else:             # 原来node.parent.bf == 0,更新后变为-1
                        node.parent.bf = -1
                        node = node.parent   # 往上走一层继续循环
                        continue
                else:      # 传递是从右子树来的,右子树更沉了
                    # 更新node.parent.bf += 1
                    if node.parent.bf > 0:   # 原来node.parent.bf==1,更新后变为2
                        # 做旋转
                        # 看node哪边沉
                        g = node.parent.parent    # 用于连接旋转之后的子树
                        x = node.parent  # 旋转前子树的根
                        if node.bf < 0:   # node左边沉——》右左
                            n = self.rotate_right_left(node.parent, node)
                        else:     # node右边沉——》右右
                            n = self.rotate_left(node.parent, node)
                            # 这里不考虑等于0的情况,因为传递上来了,肯定是因为它的bf不为0
                        # 记得连起来
                    elif node.parent.bf < 0:  # 原来node.parent.bf==-1,更新后变为0
                        node.parent.bf = 0
                        break       # 因为是0,就不需要传递了
                    else:           # 原来node.parent.bf == 0,更新后变为1
                        node.parent.bf = 1
                        node = node.parent   # 往上走一层继续循环
                        continue
    
                # 链接旋转后的子树
                n.parent = g
                if g:  # 如果g不是空
                    if x == g.lchild:   # 如果旋转之前子树的根(x)是g的左孩子
                        g.lchild = n
                    else:
                        g.rchild = n
                    break
                else:  # 为空说明是根节点
                    self.root = n
                    break
    
    
    tree = AVLTree([9,8,7,6,5,4,3,2,1])
    
    tree.pre_order(tree.root)
    print("")
    tree.in_order(tree.root)
    """
    6,4,2,1,3,5,8,7,9,
    1,2,3,4,5,6,7,8,9,
    """ 
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiugeng/p/9753200.html
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