AVL树
◼ AVL树是最早发明的自平衡二叉搜索树之一
◼AVL 取名于两位发明者的名字
G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis(来自苏联的科学家)
◼Something interesting
有人把AVL树念做“艾薇儿树”
加拿大女歌手，几首不错的歌:《Complicated》、《When You're Gone》、《Innocence》
◼平衡因子(Balance Factor):某结点的左右子树的高度差
◼ AVL树的特点
每个节点的平衡因子只可能是 1、0、-1(绝对值 ≤ 1，如果超过 1，称之为“失衡”)
每个节点的左右子树高度差不超过 1
搜索、添加、删除的时间复杂度是 O(logn)
平衡对比
◼ 输入数据:35, 37, 34, 56, 25, 62, 57, 9, 74, 32, 94, 80, 75, 100, 16, 82
简单的继承结构
添加导致的失衡
◼ 示例:往下面这棵子树中添加 13
◼ 最坏情况:可能会导致所有祖先节点都失衡
◼ 父节点、非祖先节点，都不可能失衡
LL – 右旋转(单旋)
◼ g.left = p.right
◼p.right = g
◼让p成为这棵子树的根节点
◼ 仍然是一棵二叉搜索树:T0 < n < T1 < p < T2 < g < T3
◼ 整棵树都达到平衡
◼ 还需要注意维护的内容
T2、p、g 的 parent 属性
先后更新 g、p 的高度
RR – 左旋转(单旋)
◼ g.right = p.left
◼ p.left = g
◼ 让p成为这棵子树的根节点
◼ 仍然是一棵二叉搜索树:T0 < g < T1 < p < T2 < n < T3
◼ 整棵树都达到平衡
◼ 还需要注意维护的内容
T1、p、g 的 parent 属性
先后更新 g、p 的高度
LR – RR左旋转，LL右旋转(双旋)
RL – LL右旋转，RR左旋转(双旋)
zig、zag
◼ 有些教程里面
把右旋转叫做zig，旋转之后的状态叫做zigged
把左旋转叫做zag，旋转之后的状态叫做zagged
添加之后的修复
@Override
protected void afterRemove(Node<E> node) {
while ((node = node.parent) != null) {
if (isBalanced(node)) {
// 更新高度
updateHeight(node);
} else {
// 恢复平衡
rebalance(node);
}
}
}
/**
* 恢复平衡
* @param grand 高度最低的那个不平衡节点
*/
private void rebalance(Node<E> grand) {
Node<E> parent = ((AVLNode<E>)grand).tallerChild();
Node<E> node = ((AVLNode<E>)parent).tallerChild();
if (parent.isLeftChild()) { // L
if (node.isLeftChild()) { // LL
rotateRight(grand);
} else { // LR
rotateLeft(parent);
rotateRight(grand);
}
} else { // R
if (node.isLeftChild()) { // RL
rotateRight(parent);
rotateLeft(grand);
} else { // RR
rotateLeft(grand);
}
}
}
旋转
private void rotateLeft(Node<E> grand) {
// 交换子树
Node<E> parent = grand.right;
Node<E> child = parent.left;
grand.right = child;
parent.left = grand;
// 维护parent和height
afterRotate(grand, parent, child);
}
private void rotateRight(Node<E> grand) {
// 交换子树
Node<E> parent = grand.left;
Node<E> child = parent.right;
grand.left = child;
parent.right = grand;
// 维护parent和height
afterRotate(grand, parent, child);
}
/**
* 公告代码：不管是左旋转、右旋转，都要执行的
* @param grand 失衡节点
* @param parent 失衡节点的tallerChile
* @param child g和p需要交换的子树(本来是p的子树，后面变成g的子树)
*/
private void afterRotate(Node<E> grand, Node<E> parent, Node<E> child) {
// 让parent称为子树的根节点
parent.parent = grand.parent;
// 子树的根节点佳节到原树中
if (grand.isLeftChild()) {
grand.parent.left = parent;
} else if (grand.isRightChild()) {
grand.parent.right = parent;
} else { // grand是root节点
root = parent;
}
// parent维护
// 更新child的parent
if (child != null) {
child.parent = grand;
}
// 更新grand的parent
grand.parent = parent;
// 更新高度(先更新比较矮的grand，再更新比较高的parent)
updateHeight(grand);
updateHeight(parent);
}
示例
◼ 输入数据:13, 14, 15, 12, 11, 17, 16, 8, 9, 1
统一所有旋转操作
private void rotate(
Node<E> r, // 子树的根节点
Node<E> b, Node<E> c,
Node<E> d,
Node<E> e, Node<E> f) {
// 让d成为这棵子树的根节点
d.parent = r.parent;
if (r.isLeftChild()) {
r.parent.left = d;
} else if (r.isRightChild()) {
r.parent.right = d;
} else {
root = d;
}
//b-c
b.right = c;
if (c != null) {
c.parent = b;
}
updateHeight(b);
// e-f
f.left = e;
if (e != null) {
e.parent = f;
}
updateHeight(f);
// b-d-f
d.left = b;
d.right = f;
b.parent = d;
f.parent = d;
updateHeight(d);
}
/**
* 恢复平衡
* @param grand 高度最低的那个不平衡节点
*/
private void rebalance(Node<E> grand) {
Node<E> parent = ((AVLNode<E>)grand).tallerChild();
Node<E> node = ((AVLNode<E>)parent).tallerChild();
if (parent.isLeftChild()) { // L
if (node.isLeftChild()) { // LL
rotate(grand, node, node.right, parent, parent.right, grand);
} else { // LR
rotate(grand, parent, node.left, node, node.right, grand);
}
} else { // R
if (node.isLeftChild()) { // RL
rotate(grand, grand, node.left, node, node.right, parent);
} else { // RR
rotate(grand, grand, parent.left, parent, node.left, node);
}
}
}
独立出AVLNode
删除导致的失衡
◼ 示例:删除子树中的 16
◼ 可能会导致父节点或祖先节点失衡(只有1个节点会失衡)，其他节点，都不可能失衡
LL – 右旋转(单旋)
◼ 如果绿色节点不存在，更高层的祖先节点可能也会失衡，需要再次恢复平衡，然后又可能导致更高层的祖先节点失衡...
◼ 极端情况下，所有祖先节点都需要进行恢复平衡的操作，共 O(logn) 次调整
RR – 左旋转(单旋)
LR – RR左旋转，LL右旋转(双旋)
RL – LL右旋转，RR左旋转(双旋)
删除之后的修复
@Override
protected void afterRemove(Node<E> node) {
while ((node = node.parent) != null) {
if (isBalanced(node)) {
// 更新高度
updateHeight(node);
} else {
// 恢复平衡
rebalance(node);
}
}
}
总结
◼添加
可能会导致所有祖先节点都失衡
只要让高度最低的失衡节点恢复平衡，整棵树就恢复平衡【仅需 O(1) 次调整】
◼删除
可能会导致父节点或祖先节点失衡(只有1个节点会失衡)
恢复平衡后，可能会导致更高层的祖先节点失衡【最多需要 O(logn) 次调整】
◼ 平均时间复杂度
搜索:O(logn)
添加:O(logn)，仅需 O(1) 次的旋转操作
删除:O(logn)，最多需要 O(logn) 次的旋转操作
作业
◼ 平衡二叉树:https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/
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