C++AVL树4种旋转详讲(左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋)

目录

• 引子：AVL树是因为什么出现的？
• 1.AVl树的的特性
• 2.AVl树的框架
• 3.AVL树的插入 
• 3.1四种旋转（左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋）
• 3.1.1左单旋
• 3.1.2右单旋
•  3.1.3左右双旋
• 3.1.4右左双旋 
• 附：AVL的性能
• 总结

引子：AVL树是因为什么出现的？

二叉搜索树可以缩短查找的效率，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，效率低下时间复杂度：O(N)

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(对树中的结点进行调整),即为AVl树以他们的名字缩写命名也可以叫高度二叉搜索树

1.AVl树的的特性

一棵AVL树或者是空树，或者是具有以下性质的二叉搜索树，它就是AVL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http://www.devze.com1(-1/0/1)，节点右子树最长路径-左子树最长路径

如果AVl树有n个结点，其高度可保持在O(logN) ，搜索时间复杂度O(logN),为什么？

答：左右子树高度之差的绝对值不超过1，那么只有最后一层会差一部分的节点；

2.AVl树的框架

template<class K, class V>
struct AVLtreeNode
{
    //节点构造函数
	AVLtreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		,_right(nullptr)
		,_parent(nullptr)
		,_bf(0)
		,_kv(kv)
	{}
    //节点的成员
    //三叉链
	AVLtreeNode<K, V>* _left;
	AVLtreeNode<K, V>* _right;
	AVLtreeNode<K, V>* _parent;
	int _bf;//平衡因子
    //数据使用库里面的pair类存储的kv
	pair<K, V> _kv;
};
template<class K,class V>
class AVLtree
{
	typedef AVLtreeNode<K, V> Node;
public:
    //构造函数
	AVLtree()
		:_root(nullptr)
	{}
    //四种旋转
	void RotateL(Node* parent)
	void RotateR(Node* parent)
	void RotateLR(Node* parent)
	void RotateRL(Node* parent)
    //插入
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
    //寻找
	Node* Find(const K& kv)
private:
	Node* _root;
};

三叉链是什么？

3.AVL树的插js入 

bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == n编程客栈ullptr)
		{
			_root = new Node(kv);
			return true;
		}
		Node* parent = _root, *cur = _root;
		while (cur)
		{
			//找nulptr，如果已经有这个key了，二叉搜索树的特性不支持冗余，所以返回失败
			if (cur->_kv.first > kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (cur->_kv.first <kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}
		//
		cur = new Node(kv);
		//判断孩子在父亲的左边还是右边
		if (cur->_kv.first > parent->_kv.first)
		{
			parent->_right = cur;
			cur->_parent = parent;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
			cur->_parent = parent;
		}
		while (parent)
		{
			//影响一条路径所有的祖先
			if (parent->_right == cur)
				parent->_bf++;
			elsejs
				parent->_bf--;
			
			if (parent->_bf == 0)
			{
				//左右平衡了不会再影响祖先了
				break;
			}
			if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
			{
				//当前节点所在子树变了，会影响父亲
				// 继续往上更新
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
			{
				//parent所在子树已经不平衡，需要旋转处理一下
				if (parent->_bf == -2)
				{
					if (cur->_bf == -1)
						// 右单旋
						RotateR(parent);
					else // cur->_bf == 1
						RotateLR(parent);
				}
				else // parent->_bf  == 2
				{
					if (cur->_bf == 1)
						// 左单旋
						RotateL(parent);
					else // cur->_bf == -1
						RotateRL(parent);
				}
				break;
			}
			else
			{
				// 插入节点之前，树已经不平衡了，或者bf出错。需要检查其他逻辑
				assert(false);
			}
		}
		return true;
	}

插入整体逻辑：

1. 如果还没有元素是一课空树，直接插入即可；如果有元素，按pair的first(key)和比较的节点比较结果为大说明为空的哪个位置在右边，和比较的节点比较的结果小说明为空的哪个位置在左边，如果相等说明已经有这个元素了，二叉搜索树不支持冗余返回一个pair类第一个成员为那个相同元素的map的迭代器和第二个成员为false的pair类迭代器；
2. 不知道这个已经找到的位置在父节点的左边还是右边，需要判断一下，然后插入元素；
3. 插入元素的后那么平衡因子将发生变化，为0说明这个父亲节点左右平衡不会影响其他节点，为1或者-1需要向上调整，为2或者-2说明已经不平衡需要旋转；

节点右子树最长路径-左子树最长路径，右边插入节点就+，左边插入节点就-；

3.1四种旋转（左单旋、右单旋、左右双旋、右左双旋）

3.1.1左单旋

• 调用函数是传的参数是轴点
• 要保留轴点的父亲，以及调整三叉链
• 调整后原来的孩子和父亲（轴点）的平衡因子都置为0；

void RotateR(Node* parent)
	{
		//轴点的左，孩子节点
		Node* subL = parent->_left;
		//孩子节点的右
		Node* subLR = subL->_right;
		//我的右当你（轴点）的左
		parent->_left = subLR;
		//调整三叉链
		if (subLR)
			subLR->_parent = parent;
		//你（轴点）做我的右
		subL->_right = parent;
		//调整三叉链
		Node* parentParent = parent->_parent;
		parent->_parent = subL;
 
		if (parent == _root)
		{
			_root = subL;
			_root->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			//轴点的父亲新的孩子节点
			if (parentParent->_left == parent)
				parentParent->_left = subL;
			else
				parentParent->_right = subL;
 
			subL->_parent = parentParent;
		}
 
		subL->_bf = parent->_bf = 0;
	}

3.1.2右单旋

• 调用函数是传的参数是轴点
• 要保留轴点的父亲，以及调整三叉链
• 调整后原来的孩子和父亲（轴点）的平衡因子都置为0；

void RotateL(Node* parent)
	{
		//轴点的右，孩子节点
		Node* subR = parent->_right;
		//孩子节点的左
		Node* subRL = subR->_left;
		//我的左当你（轴点）的右
		parent->_right = subRL;
		//调整三叉链
		if (subRL)
		{
			subRL->_parent = parent;
		}
		//你（轴点）做我的左
		subR->_left = parent;
		Node* parentparent = parent->_parent;
 
		parent->_parent = subR;
		if (parent == _root)
		{
			if (parentparent->_left == parent)
				parentparent->_left = subR;
			else
				parentparent->_right = subR;
 
			subR->_parent = parentparent;
		}
		else
		{
			subR->_parent = nullptr;
			_root = subR;
		}
 
		subR->_bf = parent->_bf = 0;
 
	}

 3.1.3左右双旋

• 调用左单旋是传的参数是轴点1，右单旋传的轴点2
• 平衡因子分3种情况，依靠3个被改变节点中最后一个来判断

void RotateLR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		int bf = subLR->_bf;
 
		RotateL(parent->_left);
		RotateR(parent);
 
		// ...平衡因子调节还需要具体分析
		if (bf == -1)
		{
			subL->_bf = 0;
			parent->_bf = 1;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			parent->_bf = 0;
			subL->_bf = -1;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 0)
		{
			parent->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

依靠3个被改变节点中最后一个来判断

3.1.4右左双旋 

• 调用右单旋是传的参数是轴点1javascript，左单旋传的轴点2
• 平衡因子分3种情况，依靠3个被改变节点中最后一个来判断

void RotateRL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		int bf = subRL->_bf;
 
		RotateR(parent->_right);
		RotateL(parent);
 
		// 平衡因子更新
		if (bf == 1)
		{
			subR->_bf = 0;
			parent->_bf = -1;
			subRL->_bf = 0;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 1;
			subRL->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 0)
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 0;
			subRL->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

附：AVL的性能

AVL树是一棵绝对平衡的二叉搜索树，其要求每个节点的左右子树高度差的绝对值都不超过1，这样可以保证查询时高效的时间复杂度，即log2(N)

但是如果要对AVL树做一些结构修改的操作，性能非常低下，比如：

插入时要维护其绝对平衡，旋转的次数比较多，更差的是在删除时，有可能一直要让旋转持续到根的位置。因此：如果需要一种查开发者_Python学习询高效且有序的数据结构，而且数据的个数为静态的(即不会改变)，可以考虑AVL树，但一个结构经常修改，就不太适合。

总结

• 调用旋转的实参是轴点
• 左单旋：我的左当你的右，你（轴点）当我的左
• 右单旋：我的右当你的左，你（轴点）当我的右

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