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AVL树是一种特殊的二叉搜索树,其设计目的是为了在数据较为有序的情况下,确保查找操作的平均复杂度仍然为O(log n)。与普通二叉搜索树不同,AVL树规定了一些平衡条件,通过定期旋转节点,避免树的高度差异过大。
发现普通二叉搜索树在数据有序或接近有序的情况下,会逐渐变成一条链状的树,导致查找操作的时间复杂度从理论上的O(log n)退化到实际上的O(n)。为了解决这一问题,AVL树通过严格控制子树高度差异不超过1,保证树的高度并不偏差太大。
AVL树的平衡条件可以通过平衡因子(balance factor, bf)来衡量。平衡因子定义为“右子树高度 - 左子树高度”。AVL树的平衡因子范围限制在-1、0、1三者之间。
AVL树的结构与普通二叉搜索树类似,只是在每个节点中增加了平衡因子bf。具体结构定义包括:
AVL树的插入操作通过旋转节点来维持平衡条件,主要有以下几种旋转方式:
新节点插入较高右子树的右侧,需要将该子树向左转动一次。
新节点插入较高左子树的左侧,需要将该子树向右转动一次。
新节点插入较高左子树的右侧,需要同时进行左旋和右旋。
新节点插入较高右子树的左侧,需要同时进行右旋和左旋。
插入步骤如下:
右旋(Right Rotate)
左旋(Left Rotate)
左右双旋
右左双旋
当插入数字1时,触发右旋调整。
构建一个AVL树,确保树高的绝对差异不超过1。
int Height(Node* root) { if (!root) return 0; return (Height(root->_left) > Height(root->_right)) ? (Height(root->_left) + 1) : (Height(root->_right) + 1);}bool is_balance() { return is_balance(_root);}bool is_balance(Node* root) { if (!root) return true; if (Height(root->_left) - Height(root->_right) != root->_bf) cout << "No AVL Tree" << endl; return false; // 检查子树平衡,同时维持自己的平衡条件 return abs(root->_bf) <= 1 && is_balance(root->_left) && is_balance(root->_right);}
通过上述验证方法,可以确认AVL树是否满足平衡条件。
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