数据结构(6)树形结构——平衡二叉树(JAVA代码实现)

news2025/1/19 14:12:11

目录

6.1.概述

6.2.AVL树

6.2.1.概述

6.2.2.旋转

1.RR旋转

 2.LL旋转

3.LR旋转

4.RL旋转

 6.2.3.代码实现


6.1.概述

二叉搜索树存在一个问题,就是树的姿态和数据的插入顺序是有关系的,有时候树会变成某一边的子树高度过高,甚至直接退化成斜二叉树,使得查找从二分查找跌落为顺序查找:

保证任意结点左右子树的高度一致,便可以保证树的查询效率为最优,但是此种情况过于理想,难以达到,因此允许左右子树的高度间存在差异,于是出现了平衡二叉树,即任意结点左右子树高度差不超过1:

每次操作后出现有结点的左右子树高度差超过1的情况时,树会自己进行调整姿态,重新达到平衡。

平衡二叉树只是一种思想,有很多种实现,常见的实现有红黑树、AVL、Treap、伸展树等。

6.2.AVL树

6.2.1.概述

AVL是出现的第一种平衡二叉树,每当插入元素,造成AVL树的不平衡后,它会通过旋转的方式调整最小不平衡树,从而将树调整平衡。插入后造成不平衡的元素叫“破坏者”,最小不平衡树的根节点叫“被破坏者”。

最小不平衡树,即从高度差超过1的两条分支开始向上找,找到它们的第一个共同父结点,以这个父节点为根结点的子树就是最小不平衡树。

AVL的旋转有四种:

  • RR旋转
  • LL旋转
  • LR旋转
  • RL旋转

6.2.2.旋转

1.RR旋转

“破坏者”在右子树的右子树,执行RR旋转,将“被破坏者”的右孩子提为根节点,该右孩子的左子树移植为“被破坏者”的右子树。

 2.LL旋转

“破坏者”在左子树的左子树,就执行LL旋转,将“被破坏者”压为“破坏者”父节点的右孩子,“破坏者”父节点往上走一层。

3.LR旋转

破坏者在左子树的右子树,就执行LR旋转,步骤和LL旋转相同,将“被破坏者”压为“破坏者”父节点的右孩子,“破坏者”父节点往上走一层。

4.RL旋转

破坏者在右子树的左子树执行RL旋转,调整被破坏者,被破坏者的R,以及被破坏者R的L(这里可能有点晕,其实仔细观察会发现其实就是契合右子树的左子树这个位置关系。),被破坏者的R提上,被破坏者的R的L不变。

 6.2.3.代码实现

public class AvlTree<T extends Comparable<? super T>> {

    private AvlNode<T> root;

    public void insert(T x) {
        root = insert(x, root);
    }

    public void remove(T x) {
        root = remove(x, root);
    }

    public T findMin() {
        return findMin(root).element;
    }


    public void makeEmpty() {
        root = null;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return root == null;
    }

    /**
     * 添加节点
     *
     * @param x 插入节点
     * @param t 父节点
     */
    private AvlNode<T> insert(T x, AvlNode<T> t) {

        //如果根节点为空,则当前x节点为根及诶单
        if (null == t) {
            return new AvlNode(x);
        }

        int compareResult = x.compareTo(t.element);

        //小于当前根节点 将x插入根节点的左边
        if (compareResult < 0) {
            t.left = insert(x, t.left);
        } else if (compareResult > 0) {
            //大于当前根节点 将x插入根节点的右边
            t.right = insert(x, t.right);
        } else {

        }
        return balance(t);
    }

    private static final int ALLOWED_IMBALANCE = 1;

    private AvlNode<T> balance(AvlNode<T> t) {
        if (t == null) {
            return t;
        }

        if (height(t.left) - height(t.right) > ALLOWED_IMBALANCE) {
            if (height(t.left.left) >= height(t.left.right)) {
                t = rotateWithLeftChild(t);
            } else {
                t = doubleWithLeftChild(t);
            }
        } else if (height(t.right) - height(t.left) > ALLOWED_IMBALANCE) {
            if (height(t.right.right) >= height(t.right.left)) {
                t = rotateWithRightChild(t);
            } else {
                t = doubleWithRightChild(t);
            }
        }
        t.height = Math.max(height(t.left), height(t.right)) + 1;
        return t;
    }

    private AvlNode<T> doubleWithRightChild(AvlNode<T> k3) {
        k3.right = rotateWithLeftChild(k3.right);
        return rotateWithRightChild(k3);
    }

    private AvlNode<T> rotateWithRightChild(AvlNode<T> k2) {
        AvlNode k1 = k2.right;
        k2.right = k1.left;
        k1.left = k2;
        k2.height = Math.max(height(k2.right), height(k2.left)) + 1;
        k1.height = Math.max(height(k1.right), k2.height) + 1;
        return k1;
    }

    private AvlNode<T> doubleWithLeftChild(AvlNode<T> k3) {
        k3.left = rotateWithRightChild(k3.left);
        return rotateWithLeftChild(k3);
    }

    private AvlNode<T> rotateWithLeftChild(AvlNode<T> k2) {
        AvlNode k1 = k2.left;
        k2.left = k1.right;
        k1.right = k2;
        k2.height = Math.max(height(k2.left), height(k2.right)) + 1;
        k1.height = Math.max(height(k1.left), k2.height) + 1;
        return k1;
    }

    private int height(AvlNode<T> t) {
        return t == null ? -1 : t.height;
    }

    /**
     * 删除节点
     *
     * @param x    节点
     * @param t    父节点
     */
    private AvlNode<T> remove(T x, AvlNode<T> t) {

        if (null == t) {
            return t;
        }

        int compareResult = x.compareTo(t.element);

        //小于当前根节点
        if (compareResult < 0) {
            t.left = remove(x, t.left);
        } else if (compareResult > 0) {
            //大于当前根节点
            t.right = remove(x, t.right);
        } else if (t.left != null && t.right != null) {
            //找到右边最小的节点
            t.element = findMin(t.right).element;
            //当前节点的右边等于原节点右边删除已经被选为的替代节点
            t.right = remove(t.element, t.right);
        } else {
            t = (t.left != null) ? t.left : t.right;
        }
        return balance(t);
    }

    /**
     * 找最小节点
     *
     * @param root 根节点
     */
    private AvlNode<T> findMin(AvlNode<T> root) {
        if (root == null) {
            return null;
        } else if (root.left == null) {
            return root;
        }
        return findMin(root.left);
    }

    /**
     * 找最大节点
     *
     * @param root 根节点
     */
    private AvlNode<T> findMax(AvlNode<T> root) {
        if (root == null) {
            return null;
        } else if (root.right == null) {
            return root;
        } else {
            return findMax(root.right);
        }
    }

    public void printTree() {
        if (isEmpty()) {
            System.out.println("节点为空");
        } else {
            printTree(root);
        }
    }


    public void printTree(AvlNode<T> root) {
        if (root != null) {
            System.out.print(root.element);
            if (null != root.left) {
                System.out.print("左边节点" + root.left.element);
            }
            if (null != root.right) {
                System.out.print("右边节点" + root.right.element);
            }
            System.out.println();
            printTree(root.left);
            printTree(root.right);
        }
    }

}

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