平衡⼆二叉树( AVL 树)
平衡⼆二叉树(Self-Balancing Binary Search Tree 或 Height-Balanced Binary Search Tree),是⼀一 种⼆二叉排序树.其中每⼀一个结点的左⼦子树和右⼦子树的⾼高度差⾄至多等于1.
两位俄罗斯数学家 G.M.Adelson - Velskii 和 E.M.Landis 共同发明的⼀一种解决平衡⼆二叉树的算法. 也称为AVL树
⾼度平衡: 意思是说,要么它是⼀一颗空树,要么它的左⼦子树和右⼦子树都是平衡⼆二叉 树. 且左⼦子树和右⼦子树的深度之差的绝对值不不超过1; 我们将⼆二叉树上结点的左 ⼦子树深度减去右⼦子树深度的值称为平衡因⼦子BF(Balance Factor)
最⼩不平衡子树
平衡⼆叉树构建的基本思想: 就是在构建⼆叉排序树的过程中, 每当插⼊一个结点时, 先检查是否因插⼊⽽而破坏了了树的平衡性. 若是,则找到最⼩不平衡⼦子树.在保持二叉排 序树特性的前提下,调整最⼩不平衡⼦子树中各结点之间的链接关系.进⾏相应的旋转, 使之成为新的平衡⼦树.
平衡⼆二叉树结点结构设计
平衡二叉树构建模拟(左⼦树失衡右旋代码实现)
代码实现逻辑
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
#include "time.h"
#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define MAXSIZE 100
typedef int Status;
//二叉树的二叉链表结点结构定义
//结点结构
typedef struct BiTNode{
//结点数据
int data;
//结点的平衡因子
int bf;
//结点左右孩子指针
struct BiTNode *lchild,*rchild;
}BiTNode,*BiTree;
//1.右旋
/*
对以p为根的二叉排序树作右旋处理;
处理之后p指向新的树根结点,即旋转处理之前的左子树的根结点;
*/
void R_Rotate(BiTree *p){
BiTree L;
//① L是p的左子树;
L = (*p)->lchild;
//② L的右子树作为p的左子树
(*p)->lchild = L->rchild;
//③ 将p作为L的右子树
L->rchild = (*p);
//④ 将L替换原有p的根结点位置
*p = L;
}
/*
2.左旋
对以P为根的二叉排序树作左旋处理
处理之后P指向新的树根结点，即旋转处理之前的右子树的根结点
*/
void L_Rotate(BiTree *p){
BiTree R;
//① R是p的右子树
R = (*p)->rchild;
//② R的左子树作为R的右子树
(*p)->rchild = R->lchild;
//③ 将p作为R的左子树;
R->lchild = (*p);
//④ 将R替换原有p的根结点的位置
*p = R;
}
#define LH +1 /* 左高 */
#define EH 0 /* 等高 */
#define RH -1 /* 右高 */
/*
3. 对指针T所指结点为根的二叉树作左平衡旋转处理,算法结束后,指针T指向平衡处理后新的根结点
*/
void LeftBalance(BiTree *T)
{
BiTree L,Lr;
//1.L指向T的左子树根结点
L=(*T)->lchild;
//2.检查T的左子树的平衡度，并作相应平衡处理
switch(L->bf)
{
//① 新结点插入在T的左孩子的左子树上，要作单右旋处理(如图1-平衡二叉树右旋解释图)
case LH:
//L的平衡因子为LH,即为1时,表示它与根结点BF符合相同,则将它们(T,L)的BF值都改为EH(0)
(*T)->bf=L->bf=EH;
//对最小不平衡子树T进行右旋;
R_Rotate(T);
break;
//② LH的平衡因子为RH(-1)时,它与跟结点的BF值符合相反.此时需要做双旋处理(2次旋转处理)
// 新结点插入在T的左孩子的右子树上，要作 双旋处理
case RH:
//Lr指向T的左孩子的右子树根
Lr=L->rchild;
//修改T及其左孩子的平衡因子
switch(Lr->bf)
{
case LH:
(*T)->bf=RH;
L->bf=EH;
break;
case EH:
(*T)->bf=L->bf=EH;
break;
case RH:
(*T)->bf=EH;
L->bf=LH;
break;
}
Lr->bf=EH;
//对T的左子树作左旋平衡处理
L_Rotate(&(*T)->lchild);
//对T作右旋平衡处理
R_Rotate(T);
}
}
/*
4. 右平衡树失衡处理
对以指针T所指结点为根的二叉树作右平衡旋转处理
本算法结束时，指针T指向新的根结点
*/
void RightBalance(BiTree *T)
{
BiTree R,Rl;
//1.R指向T的右子树根结点
R=(*T)->rchild;
//2. 检查T的右子树的平衡度，并作相应平衡处理
switch(R->bf)
{
//① 新结点插入在T的右孩子的右子树上，要作单左旋处理
case RH:
(*T)->bf=R->bf=EH;
L_Rotate(T);
break;
//新结点插入在T的右孩子的左子树上，要作双旋处理
case LH:
//Rl指向T的右孩子的左子树根
Rl=R->lchild;
//修改T及其右孩子的平衡因子
switch(Rl->bf)
{
case RH:
(*T)->bf=LH;
R->bf=EH;
break;
case EH:
(*T)->bf=R->bf=EH;
break;
case LH:
(*T)->bf=EH;
R->bf=RH;
break;
}
Rl->bf=EH;
//对T的右子树作右旋平衡处理
R_Rotate(&(*T)->rchild);
//对T作左旋平衡处理
L_Rotate(T);
}
}
/*
5. 平衡二叉树的插入实现
若在平衡的二叉排序树T中不存在和e有相同关键字的结点，则插入一个数据元素为e的新结点，并返回1，否则返回0。若因插入而使二叉排序树失去平衡，则作平衡旋转处理，布尔变量taller反映T长高与否
思路:
1.如果T为空时,则创建一个新结点;
2.如果T不为空,判断是否存在相同的结点.如果二叉树中存在相同结点,则不需要插入;
3.如果新结点值e小于T的根结点值,则在T的左子树查找;
-如果能在左子树中查找到,则不插入进去.返回False; 如果没有找到,则插入
-插入成功taller为TRUE,说明新结点e已经插入进去; 此时需要判断T的平衡因子;
-如果平衡因子是1,则说明左子树高于右子树,那么需要调用leftBalance进行左平衡旋转处理;
-如果为0或者-1,则说明新插入的结点没有让整颗二叉排序树失去平衡性,只需要修改BF值即可;
4.如果新结点值e大于T的根结点值,则在T的右子树查找;
-如果能在右子树中查找到,则不插入进去.返回False; 如果没有找到,则插入
-插入成功taller为TRUE,说明新结点e已经插入进去; 此时需要判断T的平衡因子;
-如果平衡因子是-1,则说明右子树高于左子树,那么需要调用RightBalance进行右平衡旋转处理;
-如果为0或者1,则说明新插入的结点没有让整颗二叉排序树失去平衡性,只需要修改BF值即可;
*/
Status InsertAVL(BiTree *T,int e,Status *taller)
{
if(!*T)
{ //1.插入新结点，树“长高”，置taller为TRUE
//① 开辟一个新结点T;
*T=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
//② 对新结点T的data赋值,并且让其左右孩子指向为空,T的BF值为EH;
(*T)->data=e;
(*T)->lchild=(*T)->rchild=NULL;
(*T)->bf=EH;
//③ 新结点默认"长高"
*taller=TRUE;
}
else
{
if (e==(*T)->data)
{ //2.树中已存在和e有相同关键字的结点则不再插入
*taller=FALSE;
return FALSE;
}
if (e<(*T)->data)
{
//3.应继续在T的左子树中进行搜索
if(!InsertAVL(&(*T)->lchild,e,taller))
//未插入
return FALSE;
//4.已插入到T的左子树中且左子树“长高”
if(*taller)
//5.检查T的平衡度
switch((*T)->bf)
{
case LH:
//原本左子树比右子树高，需要作左平衡处理
LeftBalance(T);
*taller=FALSE;
break;
case EH:
//原本左、右子树等高，现因左子树增高而使树增高
(*T)->bf=LH;
*taller=TRUE;
break;
case RH:
//原本右子树比左子树高，现左、右子树等高
(*T)->bf=EH;
*taller=FALSE;
break;
}
}
else
{ //6.应继续在T的右子树中进行搜索
//未插入
if(!InsertAVL(&(*T)->rchild,e,taller))
return FALSE;
//已插入到T的右子树且右子树“长高”
if(*taller)
// 检查T的平衡度
switch((*T)->bf)
{
//原本左子树比右子树高，现左、右子树等高
case LH:
(*T)->bf=EH;
*taller=FALSE;
break;
//原本左、右子树等高，现因右子树增高而使树增高
case EH:
(*T)->bf=RH;
*taller=TRUE;
break;
// 原本右子树比左子树高，需要作右平衡处理
case RH:
RightBalance(T);
*taller=FALSE;
break;
}
}
}
return TRUE;
}
/*6.二叉排序树查找*/
Status SearchBST(BiTree T,int key,BiTree f, BiTree *p){
if (!T) /* 查找不成功 */
{
*p = f;
return FALSE;
}
else if (key==T->data) /* 查找成功 */
{
*p = T;
return TRUE;
}
else if (key<T->data)
return SearchBST(T->lchild, key, T, p); /* 在左子树中继续查找 */
else
return SearchBST(T->rchild, key, T, p); /* 在右子树中继续查找 */
}
int main(int argc, const char * argv[]) {
// insert code here...
printf("平衡二叉树 !\n");
int i;
int a[10]={3,2,1,4,5,6,7,10,9,8};
//调整数组的顺序,最终生成的平衡二叉树高度是一样的.
//int a[10]={8,9,1,4,5,6,7,10,2,3};
//int a[10]={9,4,1,2,7,6,5,10,3,8};
BiTree T=NULL;
Status taller;
int sum = 0;
for(i=0;i<10;i++)
{
InsertAVL(&T,a[i],&taller);
sum += taller;
printf("插入%d,是否增加树的高度(%d)[YES->1 / NO->0]\n",a[i],taller);
}
printf("将数组a插入到平衡二叉树后,最终形成高度为%d的平衡二叉树\n",sum);
BiTree p;
int statusValue = SearchBST(T, 10, NULL, &p);
printf("查找%d是否成功:%d (1->YES/0->NO)\n",p->data,statusValue);
return 0;
}
散列列表查找(哈希表)
散列列技术
散列技术是记录的存储位置和它的关键字之间建⽴一个确定的对应关系f,使得每 个关键字key对应一个存储位置f(key). 查找时,根据这个对应关系找到给定值 key的映射f(key). 若查找集合中存在这个记录,则必定在f(key)的位置上
直接定址法
数字分析法
折叠法
除留留余数法
处理理散列列冲突⽅方法探索
散列列表查找实现
-
散列列表结构设计
-
初始化散列列表
-
设计散列列函数
-
插⼊入关键字到散列列表 5. 在散列列表中插⼊入关键字
代码实现逻辑
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
#include "time.h"
typedef int Status;
#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define MAXSIZE 100 //存储空间初始分配量
#define SUCCESS 1
#define UNSUCCESS 0
//定义散列表长为数组的长度
#define HASHSIZE 12
#define NULLKEY -32768
typedef struct
{
//数据元素存储基址，动态分配数组
int *elem;
//当前数据元素个数
int count;
}HashTable;
int m=0; /* 散列表表长，全局变量 */
//1.初始化散列表
Status InitHashTable(HashTable *H)
{
int i;
//① 设置H.count初始值; 并且开辟m个空间
m=HASHSIZE;
H->count=m;
H->elem=(int *)malloc(m*sizeof(int));
//② 为H.elem[i] 动态数组中的数据置空(-32768)
for(i=0;i<m;i++)
H->elem[i]=NULLKEY;
return OK;
}
//2. 散列函数
int Hash(int key)
{
//除留余数法
return key % m;
}
//3. 插入关键字进散列表
void InsertHash(HashTable *H,int key)
{
//① 求散列地址
int addr = Hash(key);
//② 如果不为空，则冲突
while (H->elem[addr] != NULLKEY)
{
//开放定址法的线性探测
addr = (addr+1) % m;
}
//③ 直到有空位后插入关键字
H->elem[addr] = key;
}
//4. 散列表查找关键字
Status SearchHash(HashTable H,int key,int *addr)
{
//① 求散列地址
*addr = Hash(key);
//② 如果不为空，则冲突
while(H.elem[*addr] != key)
{
//③ 开放定址法的线性探测
*addr = (*addr+1) % m;
//④H.elem[*addr] 等于初始值或者循环有回到了原点.则表示关键字不存在;
if (H.elem[*addr] == NULLKEY || *addr == Hash(key))
//则说明关键字不存在
return UNSUCCESS;
}
return SUCCESS;
}
int main(int argc, const char * argv[]) {
// insert code here...
printf("Hello, World!\n");
int arr[HASHSIZE]={12,67,56,16,25,37,22,29,15,47,48,34};
int i,p,key,result;
HashTable H;
//1.初始化散列表
InitHashTable(&H);
//2.向散列表中插入数据
for(i=0;i<m;i++)
InsertHash(&H,arr[i]);
//3.在散列表查找key=39
key=39;
result=SearchHash(H,key,&p);
if (result)
printf("查找 %d 的地址为：%d \n",key,p);
else
printf("查找 %d 失败。\n",key);
//4.将数组中的key,打印出所有在散列表的存储地址
for(i=0;i<m;i++)
{
key=arr[i];
SearchHash(H,key,&p);
printf("查找 %d 的地址为：%d \n",key,p);
}
return 0;
}
网友评论