1.概念
二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下。
因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii 和E.M.Landis在1962年 发明了一种解决上述问题的方法:当向二叉搜索树中插入新结点后,如果能保证每个结点的左右 子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整),即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度。
一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:
- 它的左右子树都是AVL树
- 左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)
高度之差=右子树高度 - 左子树高度
AVL == 高度平衡二叉树搜索树
由于AVL树的自平衡特性,它适用于需要频繁插入和删除操作的场景,尤其是对于需要快速搜索和有序遍历的数据集合。
平衡为什么不是高度差相等,而是高度差不超过 1?
为了涵盖更多的情况,例如为节点个数为 4 如下,高度差 1 也相对平衡了
为什么 满二叉树和 AVL 树是同一个 level?
增删查改:高度次->O(logN)
最后一 h 层有 2^(h-1)个节点
满二叉树 2^h-1=N
AVL 树 2^h-X=N //最后一行还存在缺失
X 范围:[1, 2^(h-1)-1]
满二叉树和 AVL 树 在量级上都是约等于 log N 的
2.实现
2.1 初始化
AVL树的节点定义包括以下几个属性:
- 值:每个节点存储的值,可以是任意类型,通常是一个关键字或数据。
- 左子节点指针:指向当前节点的左子节点的指针。左子节点的值应该小于或等于当前节点的值。
- 右子节点指针:指向当前节点的右子节点的指针。右子节点的值应该大于当前节点的值。
- 父节点指针:指向当前节点的父节点的指针。根节点的父节点指针为空。(为了便于后面更好的更新设计的)
- 平衡因子:表示当前节点的左子树高度和右子树高度之差。平衡因子可以为-1、0或1。
下面是一个示例代码来定义一个AVL树的节点结构:
template<class K, class V>
struct AVLTreeNode
{
pair<K, V> _kv;
AVLTreeNode<K, V>* _left;
AVLTreeNode<K, V>* _right;
AVLTreeNode<K, V>* _parent;
int _bf;
AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
:_kv(kv)
,_left(nullptr)
,_right(nullptr)
,_parent(nullptr)
,_bf(0) //balance factor
{}
};
2.2 插入
AVL树就是在二叉搜索树的基础上引入了平衡因子,因此AVL树也可以看成是二叉搜索树。那么AVL树的插入过程可以分为两步:
- 按照二叉搜索树的方式插入新节点
- 调整节点的平衡因子
template<class K, class V>
class AVLTree
{
typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:
bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{//
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(kv);
return true;
}
//搜索找到位置
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_kv.first < kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;//小于就右移
}
else if (cur->_kv.first > kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
return false;
}
}//找到一个为空的位置了
生成支点,判断插入
cur = new Node(kv);
if (parent->_kv.first < kv.first)
{
parent->_right = cur;
}
else
{
parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;//再指回去
插入这部分代码倒是没问题,难的是新节点插入后,AVL树的平衡性可能会遭到破坏,此时就需要更新平衡因子,并检测是否破坏了AVL树,破坏了AVL树就需要旋转调整再次变成AVL树。
如何根据这三种情况来实现插入和对高度的管理?
新增支点:右子树高度++,左子树高度--
插入会对祖先产生影响,平衡因子为 0 了,就再不会对上面的祖先产生影响了,变 0 就平衡了
对以上插入情况,分析可知
是否继续向上更新依旧:子树的高度是否变化
- parent->_bf == 0,说明之前parent->_bf是1或者-1,说明之前parent一边高一边低,而这次的插入是把矮的那边填上了,parent所在子树高度不变,不需要往上继续更新。
- parent->_bf == 1 或者 -1,说明之前parent->_bf为0,两边一样高,现在插入使一边变得更高了,parent所在子树高度变了,继续往上更新。
- parent->_bf == 2 或者 -2,说明之前parent->_bf是1或者-1,现在插入导致严重不平衡,违反规则,就地处理—>旋转。
什么时候结束呢?
_bf==0 或者更新到了根节点的时候
实现平衡因子的更新
// ... 控制平衡
// 更新平衡因子
while (parent)
{
if (cur == parent->_left)
{
parent->_bf--;
}
else // if (cur == parent->_right)
{
parent->_bf++;
}
//判断处理
if (parent->_bf == 0)
{
// 更新结束
break;
}
else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
{
// 继续往上更新
cur = parent;
parent = parent->_parent;
//回指父指针作用的体现,实现上移了
}
else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
{
// 子树不平衡了,需要旋转
if (parent->_bf == 2 || cur->bf == 1)
{
RotateL(parent);
}
break;
}
else
{
assert(false);
}
}
return true;
}
接下来我们来看看旋转的实现
2.2.1 旋转(重点)
左单旋
录了一个自己复习的视频,有需要建议二倍速观看~ [C++] 详解AVL树旋转的实现~
旋转的时候需要注意的问题:
- 保持他是搜索树
- 变成平衡树且降低这个子树的高度
核心操作:
parent->right=cur->left;
cur->left=parent;
如下情况都会用到左旋:
代码:
void RotateL(Node* parent)
{
// 保存父节点的右子节点
Node* cur = parent->_right;
// 保存右子节点的左子节点
Node* curleft = cur->_left;
// 利用区间性,将子左给父右
parent->_right = curleft;
if (curleft)
{
// 将右子节点的左子节点作为父节点的右子节点
curleft->_parent = parent;
}
// 将父节点作为右子节点的左子节点
cur->_left = parent;
// 保存父节点的父节点
Node* ppnode = parent->_parent;
// 将父节点的父节点指向右子节点
parent->_parent = cur;
// 判断原父节点是否为根节点
if (parent == _root)
{
// 更新根节点为右子节点
_root = cur;
// 将新根节点的父指针置为空
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
// 判断原父节点是其父节点的左子节点还是右子节点
if (ppnode->_left == parent)
{
// 更新父节点的左子节点为右子节点
ppnode->_left = cur;
}
else
{
// 更新父节点的右子节点为右子节点
ppnode->_right = cur;
}
// 更新右子节点的父指针为父节点的父节点
cur->_parent = ppnode;
}
// 将父节点和右子节点的平衡因子都设置为0,表示树已经平衡
parent->_bf = cur->_bf = 0;
}
右单旋
代码:
void RotateR(Node* parent)
{
// 获取父节点的左子节点
Node* cur = parent->_left;
// 获取左子节点的右子节点
Node* curright = cur->_right;
// 将左子节点的右子节点作为父节点的左子节点
parent->_left = curright;
if (curright)
{
// 更新左子节点的右子节点的父指针
curright->_parent = parent;
}
// 引入父父节点
Node* ppnode = parent->_parent;
// 将父节点作为左子节点的右子节点
cur->_right = parent;
// 更新父节点的父指针
parent->_parent = cur;
// 判断原父节点是否为根节点
if (ppnode == nullptr)
{
// 更新根节点为左子节点
_root = cur;
// 将新根节点的父指针置为空
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
// 判断原父节点是其父节点的左子节点还是右子节点
if (ppnode->_left == parent)
{
// 更新父节点的左子节点为左子节点
ppnode->_left = cur;
}
else
{
// 更新父节点的右子节点为左子节点
ppnode->_right = cur;
}
// 更新左子节点的父指针
cur->_parent = ppnode;
}
// 将父节点和左子节点的平衡因子都设置为0,表示树已经平衡
parent->_bf = cur->_bf = 0;
}
双旋
左右旋转:插入的两种情况,看的是折线情况
直线:单旋 2 1 同号
折线:双旋 2 -1
旋转判断
根据 parent 和 cur 的平衡因子,实现对使用哪种旋转的判断
else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
{
// 子树不平衡了,需要旋转
if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
{
RotateL(parent);
}
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1)
{
RotateR(parent);
}
//异号
else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1)
{
RotateRL(parent);
}
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
{
RotateLR(parent);
}
break;
}
else
{
assert(false);
}
}
1.
双旋的结果本质:比 60 小 ,比 30 大的小插入 到 30 下面,找到一个区间中的点
2.❗ 双旋后,对平衡因子的处理
3.h==0 60 本身就是插入的
三种情况,关心 60 的值是-1 0 1
不存在其他奇怪的情况,分别做了 60 的左右
以 RL 为例实现代码:
void RotateRL(Node* parent)
{
Node* cur = parent->_right;
Node* curleft = cur->_left;
int bf = curleft->_bf;
RotateR(parent->_right);
RotateL(parent);
//举例思考填写
if (bf == 0)
{
cur->_bf = 0;
curleft->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
else if (bf == 1)
{
cur->_bf = 0;
curleft->_bf = 0;
parent->_bf = -1;
}
else if (bf == -1)
{
cur->_bf = 1;
curleft->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
else
{
assert(false);
}
}
LR 旋转:
平衡因子是根据 curright 初始情况,经过旋转后的图分析分类后得带的
⭕具体而言,先左单旋再右单旋的操作步骤如下:
- 首先获取节点C的左子节点A(subL)和节点A的右子节点D(subLR);
- 然后对节点A进行左单旋(RotateL),此时节点C的左子节点应为节点D,节点D的右子节点应为节点A;
- 最后对节点C进行右单旋(RotateR),此时节点D成为新的子树头节点,节点C成为节点D的右子节点。
最后一部分使用了if语句判断旋转后各个节点的平衡因子,并进行相应的调整,以便使AVL树保持平衡。
- 如果节点D的平衡因子为1,说明节点D的左子树比右子树高,需要进行右旋操作,这一次旋转中节点C和节点A都向右移动了一位,而节点D的平衡因子变为0,节点A和节点C的平衡因子都变为-1;
- 如果节点D的平衡因子为-1,说明节点D的右子树比左子树高,需要进行左旋操作,这一次旋转中节点C和节点A都向左移动了一位,而节点D的平衡因子变为0,节点A和节点C的平衡因子都变为1;
- 如果节点D的平衡因子为0,说明节点D的左右子树高度相等,不需要进行旋转操作,各个节点的平衡因子均设置为0;
- 如果节点D的平衡因子不是1、-1或者0,则说明AVL树已经失去了平衡,这是一个不合法的状态,应该立即报错退出程序。
- 经过这两次旋转后,AVL树重新保持了平衡性和有序性。
void RotateLR(Node* parent)
{
Node* cur = parent->_left;
Node* curright = cur->_right;
int bf = curright->_bf;
RotateL(parent->_left);
RotateR(parent);
//解耦合,旋转bf 重新定义
if (bf == 0)
{
parent->_bf = 0;
cur->_bf = 0;
curright->_bf = 0;
}
else if (bf == -1)
{
parent->_bf = 1;
cur->_bf = 0;
curright->_bf = 0;
}
else if (bf == 1)
{
parent->_bf = 0;
cur->_bf = -1;
curright->_bf = 0;
}
}
2.3 判断测试
test 发现不是根,父亲又是空,是为什么呢?
树的结构出问题了,某次旋转出事了
发现错误就是我们的晋级关键时刻
我们可以根据AVL树的性质来测试
一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:
- 它的左右子树都是AVL树
- 即左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)
求高度这有个对重载函数的巧妙使用:
当传入的节点
root
是nullptr
(空指针)时,说明到达了树的叶子节点的下一层,此时返回高度为0,因为空树的高度定义为0。
int Height()
{
return Height(_root);
}
int Height(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
int leftHeight = Height(root->_left);
int rightHeight = Height(root->_right);
return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}
对于平衡的测试:
IsBalance(Node* root)
是一个递归函数,其工作流程如下:
- 基本情况:如果
root
是nullptr
,意味着到达了一个空节点,那么认为该子树是平衡的,返回true
。- 计算子树高度:计算当前节点的左子树和右子树的高度,分别存储在
leftHight
和rightHight
变量中。- 检查平衡因子:
root->_bf
表示当前节点的平衡因子,即右子树的高度减去左子树的高度。如果计算出的实际高度差与存储的平衡因子不匹配,那么输出错误信息并返回false
。这一步是为了验证树的内部数据一致性。- 检查子树平衡性:检查当前节点的左右子树高度差的绝对值是否小于2(即是否平衡)。如果是,则继续递归检查左右子树是否平衡。如果所有的子树都平衡,那么整个树也是平衡的。
bool IsBalance()
{
return IsBalance(_root);
}
bool IsBalance(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return true;
int leftHight = Height(root->_left);
int rightHight = Height(root->_right);
if (rightHight - leftHight != root->_bf)
{
cout << "平衡因子异常:" <<root->_kv.first<<"->"<< root->_bf << endl;
return false;
}
return abs(rightHight - leftHight) < 2
&& IsBalance(root->_left)
&& IsBalance(root->_right);
}
private:
Node* _root = nullptr;
public:
int _rotateCount = 0;
};
手动制作条件断点,一定要注意父亲回指的设定
// 更新父节点的父指针
parent->_parent = cur;
对于这个纰漏的处理,来检验和调试这个问题
测试:
int main()
{
AVLTree<int, int> tree;
// 插入一些节点
tree.Insert({10, 10});
tree.Insert({20, 20});
tree.Insert({30, 30});
tree.Insert({40, 40});
tree.Insert({50, 50});
cout << "树高度: " << tree.Height() << endl;
cout << "树是否平衡: " << (tree.IsBalance() ? "是" : "否") << endl;
// 插入更多节点来触发旋转
tree.Insert({25, 25});
tree.Insert({5, 5});
tree.Insert({15, 15});
cout << "树高度: " << tree.Height() << endl;
cout << "树是否平衡: " << (tree.IsBalance() ? "是" : "否") << endl;
return 0;
}
发现错误:
拼写错误修正:例如 rotateCount
应为 _rotateCount
。parent 不要拼写掉 e。
目前还不知道是为什么,重写了一遍,就跑起来了
完整代码:
#pragma once
#include<iostream>
#include<assert.h>
using namespace std;
template<class K, class V>
struct AVLTreeNode
{
pair<K, V> _kv;
AVLTreeNode<K, V>* _left;
AVLTreeNode<K, V>* _right;
AVLTreeNode<K, V>* _parent;
int _bf; // balance factor
AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
: _kv(kv), _left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _bf(0)
{}
};
template<class K, class V>
class AVLTree
{
typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:
bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(kv);
return true;
}
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_kv.first < kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_kv.first > kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
return false;
}
}
cur = new Node(kv);
if (parent->_kv.first < kv.first)
{
parent->_right = cur;
}
else
{
parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;
// Update balance factor
while (parent)
{
if (cur == parent->_left)
{
parent->_bf--;
}
else
{
parent->_bf++;
}
if (parent->_bf == 0)
break;
else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
{
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
{
if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
RotateL(parent);
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1)
RotateR(parent);
else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1)
RotateRL(parent);
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
RotateLR(parent);
break;
}
else
{
assert(false);
}
}
return true;
}
void RotateL(Node* parent)
{
++_rotateCount;
Node* cur = parent->_right;
Node* curleft = cur->_left;
parent->_right = curleft;
if (curleft)
{
curleft->_parent = parent;
}
cur->_left = parent;
Node* ppnode = parent->_parent;
parent->_parent = cur;
if (parent == _root)
{
_root = cur;
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppnode->_left == parent)
{
ppnode->_left = cur;
}
else
{
ppnode->_right = cur;
}
cur->_parent = ppnode;
}
parent->_bf = cur->_bf = 0;
}
void RotateR(Node* parent)
{
++_rotateCount;
Node* cur = parent->_left;
Node* curright = cur->_right;
parent->_left = curright;
if (curright)
curright->_parent = parent;
cur->_right = parent;
Node* ppnode = parent->_parent;
parent->_parent = cur;
if (ppnode == nullptr)
{
_root = cur;
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppnode->_left == parent)
{
ppnode->_left = cur;
}
else
{
ppnode->_right = cur;
}
cur->_parent = ppnode;
}
parent->_bf = cur->_bf = 0;
}
void RotateRL(Node* parent)
{
Node* cur = parent->_right;
Node* curleft = cur->_left;
int bf = curleft->_bf;
RotateR(parent->_right);
RotateL(parent);
if (bf == 0)
{
cur->_bf = 0;
curleft->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
else if (bf == 1)
{
cur->_bf = 0;
curleft->_bf = 0;
parent->_bf = -1;
}
else if (bf == -1)
{
cur->_bf = 1;
curleft->_bf = 0;
parent->_bf = 0;
}
else
{
assert(false);
}
}
void RotateLR(Node* parent)
{
Node* cur = parent->_left;
Node* curright = cur->_right;
int bf = curright->_bf;
RotateL(parent->_left);
RotateR(parent);
if (bf == 0)
{
parent->_bf = 0;
cur->_bf = 0;
curright->_bf = 0;
}
else if (bf == -1)
{
parent->_bf = 1;
cur->_bf = 0;
curright->_bf = 0;
}
else if (bf == 1)
{
parent->_bf = 0;
cur->_bf = -1;
curright->_bf = 0;
}
else
{
assert(false);
}
}
int Height()
{
return Height(_root);
}
int Height(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
int leftHeight = Height(root->_left);
int rightHeight = Height(root->_right);
return max(leftHeight, rightHeight) + 1;
}
bool IsBalance()
{
return IsBalance(_root);
}
bool IsBalance(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return true;
int leftHeight = Height(root->_left);
int rightHeight = Height(root->_right);
if (rightHeight - leftHeight != root->_bf)
{
cout << "平衡因子异常:" << root->_kv.first << "->" << root->_bf << endl;
return false;
}
return abs(rightHeight - leftHeight) < 2
&& IsBalance(root->_left)
&& IsBalance(root->_right);
}
private:
Node* _root = nullptr;
public:
int _rotateCount = 0;
};
拓展:删除
插入到 0,不用更改
删除到 0,还要更改
删除会更加的复杂,平衡因子的更新,旋转等等,将上面的思路总结和拓展一下,大家有兴趣可以看看如下的实现代码:
bool Erase(const pair<T, V>& kv)
{
if (_root == nullptr)
return false;
首先,检查树是否为空。如果树为空,直接返回 false
,表示删除失败。
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
// 找到要删除的节点
while (cur)
{
if (cur->_kv.first < kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_kv.first > kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
break;
}
}
if (cur == nullptr)
return false;
这部分代码用于在树中查找要删除的节点。通过比较当前节点 cur
的键值 cur->_kv.first
与要删除的键值 kv.first
,决定向左子树还是右子树继续搜索。最终,cur
将指向要删除的节点,parent
是 cur
的父节点。如果找不到该键值,返回 false
。
// 处理删除节点的三种情况
if (cur->_left == nullptr)
{
if (parent == nullptr)
{
_root = cur->_right;
if (_root)
_root->_parent = nullptr;
}
else
{
if (cur == parent->_left)
{
parent->_left = cur->_right;
parent->_bf++;
}
else
{
parent->_right = cur->_right;
parent->_bf--;
}
if (cur->_right)
cur->_right->_parent = parent;
}
}
else if (cur->_right == nullptr)
{
if (parent == nullptr)
{
_root = cur->_left;
if (_root)
_root->_parent = nullptr;
}
else
{
if (cur == parent->_left)
{
parent->_left = cur->_left;
parent->_bf++;
}
else
{
parent->_right = cur->_left;
parent->_bf--;
}
if (cur->_left)
cur->_left->_parent = parent;
}
}
else // 左右子树都不为空
{
Node* successorParent = cur;
Node* successor = cur->_right;
while (successor->_left)
{
successorParent = successor;
successor = successor->_left;
}
cur->_kv = successor->_kv;
if (successorParent->_left == successor)
{
successorParent->_left = successor->_right;
successorParent->_bf++;
}
else
{
successorParent->_right = successor->_right;
successorParent->_bf--;
}
if (successor->_right)
successor->_right->_parent = successorParent;
cur = successor;
parent = successorParent;
}
delete cur;
这一部分处理删除节点的三种情况:
- 左子树为空:直接用右子树替代删除节点。如果删除节点是根节点,直接更新根节点
_root
。否则,更新父节点的左或右子树指针,并调整平衡因子。 - 右子树为空:直接用左子树替代删除节点。如果删除节点是根节点,直接更新根节点
_root
。否则,更新父节点的左或右子树指针,并调整平衡因子。 - 左右子树都不为空:找到右子树中的最小节点(即中序后继节点),用这个节点替代当前节点。然后删除中序后继节点,并调整其父节点的指针和平衡因子。
// 更新平衡因子并处理旋转
bool isLRUpdated = true;
while (parent)
{
if (!isLRUpdated)
{
if (cur == parent->_left)
parent->_bf++;
else
parent->_bf--;
}
isLRUpdated = false;
if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
return true;
else if (parent->_bf == 0)
{
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
{
Node* higherChild;
int sign;
if (parent->_bf > 0)
{
sign = 1;
higherChild = parent->_right;
}
else
{
sign = -1;
higherChild = parent->_left;
}
if (higherChild->_bf == 0)
{
if (sign > 0)
{
RotateL(parent);
parent->_bf = 1;
higherChild->_bf = -1;
}
else
{
RotateR(parent);
parent->_bf = -1;
higherChild->_bf = 1;
}
return true;
}
else if (higherChild->_bf == sign)
{
if (sign == 1)
RotateL(parent);
else
RotateR(parent);
}
else
{
if (sign == 1)
RotateRL(parent);
else
RotateLR(parent);
}
cur = parent;
parent = cur->_parent;
}
else
{
assert(false);
}
}
return true;
}
这一部分用于在删除节点后更新平衡因子并处理旋转,以保持树的平衡:
- 平衡因子为 ±1:子树高度没有变化,直接返回。
- 平衡因子为 0:子树高度减少,继续向上更新平衡因子。
- 平衡因子为 ±2:子树严重不平衡,需要旋转。根据较高子树的平衡因子选择合适的旋转方式:
-
- 如果较高子树的平衡因子为 0,进行单旋转。
- 如果较高子树的平衡因子与父节点相同,进行单旋转。
- 如果较高子树的平衡因子与父节点不同,进行双旋转。
通过这些操作,就可以确保树在删除节点后仍然保持平衡啦