平衡二叉树的旋转说明

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平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树。1962年,GM Adelson-Velsky和EM Landis发明了这棵树,所以它又叫AVL树。平衡二叉树要求对于每一个节点来说,它的左右子树的高度之差不能超过1,如果插入或者删除一个节点使得高度之差大于1就要进行节点之间的旋转,将二叉树重新维持在一个平衡状态。这个方案很好的解决了二叉查找树退化成链表的问题,把插入,查找,删除的时间复杂度最好情况和最坏情况都维持在O(logn)时间时间。但是频繁旋转会使插入和删除牺牲掉O(logN)的的左右的时间,不过相对二叉查找树来说,时间上稳定了很多。

平衡二叉树实现的大部分过程和二叉查找树是一样的(学平衡二叉树之前一定要会二叉查找树),区别就在于插入和删除之后要写一个旋转算法去维持平衡,维持平衡需要借助一个节点高度的属性。我参考了机械工业出版社的“数据结构与算法分析-C语言描述”写了一个C ++版的代码。这本书的AVLTree讲的很好,不过没有很完整的去描述。我会一步一步的讲解如何写平衡二叉树,重点是平衡二叉树的核心部分,也就是旋转算法。

四种不平衡的情况:


      1,6-节点的左子树3节点高度比右子树7节点大2,左子树3节点的左子树1节点高度大于右子树4节点,这种情况成为左左

  2,6-节点的左子树2节点高度比右子树7节点大2,左子树2节点的左子树1节点高度小于右子树4节点,这种情况成为左右

  3,2节点的左子树1节点高度比右子树5节点小2,右子树5节点的左子树3节点高度大于右子树6节点,这种情况成为向左向右左

  4,2节点的左子树1节点高度比右子树4节点小2,右子树4节点的左子树3节点高度小于右子树6节点,这种情况成为向左向右向左向右

  从图2中可以可以看出,1和4两种情况是对称的,这两种情况的旋转算法是一致的,只需要经过一次旋转就可以达到目标,我们称之为单旋转0.2和3两种情况也是对称的,这两种情况的旋转算法也是一致的,需要进行两次旋转,我们称之为双旋转。

单旋转:

左左和右右的旋转方式对称,且都只需要一次旋转就能恢复平衡。


双选装:

对于左右和右左这两种情况,单旋转不能使它达到一个平衡状态,要经过两次旋转。


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