小代码向原文学习对AVL树的4种情况用字母标记整理
/****************** 环境:http://anycodes.cn/zh/ AVL 有高度标签 红黑树 更有颜色标记 http://blog.csdn.net/whucyl/article/details/17289841 我们总是以ABC 3个结点为例子 插入元素后C总是不平衡的 LL RR 较为简单 交换后C还是出于下方 LR RL 统一的一句就是 C总提出交换子树,要翻身做了老大。 LL LR与 RR RL是对称的4种情况写了前2种就能写出后2种 ******************/ #ifndef HEAD_H_ #define HEAD_H_ #include#include #define N 15 typedef int ElementType; typedef struct AvlNode // AVL树的节点 { ElementType data; struct AvlNode *left; // 左孩子 struct AvlNode *right; // 右孩子 int Height; }*Position,*AvlTree; AvlTree MakeEmpty(AvlTree T); Position Find(ElementType x,AvlTree T); Position FindMin(AvlTree T); Position FindMax(AvlTree T); AvlTree Insert(ElementType x,AvlTree T); AvlTree Delete(ElementType x,AvlTree T); ElementType Retrieve(Position P); void Display(AvlTree T); #endif /* HEAD_H_ */ /* * 初始化AVL树 */ AvlTree MakeEmpty(AvlTree T) { if( T != NULL) { MakeEmpty(T->left); MakeEmpty(T->right); free(T); } return NULL; } /* * 查找 可以像普通二叉查找树一样的进行,所以耗费O(log n)时间,因为AVL树总是保持平衡的。 * 不需要特殊的准备,树的结构不会由于查找而改变。(这是与伸展树查找相对立的,它会因为查找而变更树结构。) */ Position Find(ElementType x,AvlTree T) { if(T == NULL) return NULL; if(x < T->data) return Find(x,T->left); else if(x > T->data)return Find(x,T->right); else return T;/*/递归中左走走 右走走 要么找不到要么返回找到的T结点/*/ } /* * FindMax,FindMin 查找最大和最小值, * 没有特别的 这个就递归或循环找到最右下角和最左下即可 */ Position FindMin(AvlTree T) { if(T == NULL) return NULL; if( T->left == NULL) return T; else return FindMin(T->left); } Position FindMax(AvlTree T) { if(T != NULL) { while(T->right != NULL) T=T->right; } return T; } /* * 返回节点的高度 */ static int Height(Position P) { if(P == NULL) return -1; else return P->Height; } static int Max(int h2,int h3) { return h2 > h3 ?h2:h3; } /* * 此函数用于k2只有一个左孩子的单旋转, * 在K2和它的左孩子之间旋转, * 更新高度,返回新的根节点 frist: K2 K1 K2R K1L K1R then: K1 K1L K2 K1R K2R */ static Position SingleRotateWithLeft(Position k2) /*/ LL旋转/*/ { Position k1; k1=k2->left; k2->left=k1->right; k1->right=k2; /*/ 因为比较的是左右孩子的高度,所以求父节点的高度要加1/*/ k2->Height=Max(Height(k2->left),Height(k2->right)) + 1; k1->Height=Max(Height(k1->left),Height(k2->right)) + 1; return k1; } /* * 此函数用于k1只有一个右孩子的单旋转, * 在K1和它的右孩子之间旋转, * 更新高度,返回新的根节点 frist: K1 K1L K2 K2L K2R then: K2 K1 K2R K1L K2L */ static Position SingleRotateWithRight(Position k1) /*/ RR旋转/*/ { Position k2; k2=k1->right; k1->right=k2->left; k2->left=k1; /*结点的位置变了, 要更新结点的高度值*/ k1->Height=Max(Height(k1->left),Height(k1->right)) + 1; k2->Height=Max(Height(k2->left),Height(k2->right)) + 1; return k2; } /* * 此函数用于当 如果 k3有一个左孩子,以及 * 它的左孩子又有右孩子,执行这个双旋转 * 更新高度,返回新的根节点 first: K1 K2 K1R K2L K3 K3L K3R then: K3 K2 K1 K2L K3L K3R K1R */ static Position DoubleRotateLeft(Position k3) /*/ LR旋转/*/ { /*/在 k3 的左孩子,执行右侧单旋转/*/ k3->left=SingleRotateWithRight(k3->left);/*/ RR旋转/*/ /*/ 再对 k3 进行 左侧单旋转/*/ return SingleRotateWithLeft(k3); /*/ LL旋转/*/ } /* * 此函数用于当 如果 k4有一个右孩子,以及 * 它的右孩子又有左孩子,执行这个双旋转 * 更新高度,返回新的根节点 first: K1 K1L K2 K4 K2R k4L K4R then: K4 K1 K2 K1L K4L K4R K2R */ static Position DoubleRotateRight(Position k4) /*/ RL旋转/*/ { /*/在 k4 的右孩子,执行左侧单旋转/*/ k4->right = SingleRotateWithLeft(k4->right); /*/ 再对 k4 进行 右侧单旋转/*/ return SingleRotateWithRight(k4); } /* * 向AVL树插入可以通过如同它是未平衡的二叉查找树一样把给定的值插入树中, * 接着自底向上向根节点折回,于在插入期间成为不平衡的所有节点上进行旋转来完成。 * 因为折回到根节点的路途上最多有1.5乘log n个节点,而每次AVL旋转都耗费恒定的时间, * 插入处理在整体上耗费O(log n) 时间。 X < CUR X > CUR T T X X X X LL LR RL RR */ /*/4种基本的交换子树方式 写好后 以下进入重点/*/ AvlTree Insert(ElementType x,AvlTree T) { /*/如果T不存在,则创建一个节点树/*/ if(T == NULL) { T = (AvlTree)malloc(sizeof(struct AvlNode)); { T->data = x; T->Height = 0; T->left = T->right = NULL; } } /*/ 如果要插入的元素小于当前元素/*/ else if(x < T->data) { /*/递归插入/*/ T->left=Insert(x,T->left); /*/插入元素之后,若 T 的左子树比右子树高度 之差是 2,即不满足 AVL平衡特性,需要调整/*/ if(Height(T->left) - Height(T->right) == 2) { /*/把x插入到了T->left的左侧,只需 左侧单旋转/*/ if(x < T->left->data) T = SingleRotateWithLeft(T); /*/ LL旋转/*/ else /*/ x 插入到了T->left的右侧,需要左侧双旋转/*/ T = DoubleRotateLeft(T); // LR旋转/*/ } } /*/ 如果要插入的元素大于当前元素/*/ else if(x > T->data) { T->right=Insert(x,T->right); if(Height(T->right) - Height(T->left) == 2) { if(x > T->right->data) T = SingleRotateWithRight(T); /*/RR 旋转/*/ else T = DoubleRotateRight(T); /*/RL旋转/*/ } } T->Height=Max(Height(T->left),Height(T->right)) + 1; return T; } /* * 对单个节点进行的AVL调整 T TL TR TLL TLR X 1.LL 2.LR T TL TR TLL TLR X 3.RL 4.RR */ AvlTree Rotate(AvlTree T) { if(Height(T->left) - Height(T->right) == 2) { if(Height(T->left->left) >= Height(T->left->right)) T = SingleRotateWithLeft(T); /*/LL旋转/*/ else T = DoubleRotateLeft(T); /*/ LR旋转/*/ } if(Height(T->right) - Height(T->left) == 2) { if(Height(T->right->right) >= Height(T->right->left)) T = SingleRotateWithRight(T); /*/ RR旋转/*/ else T = DoubleRotateRight(T); /*/ RL旋转/*/ } return T; } /* * 首先定位要删除的节点,然后用该节点的右孩子的最左孩子替换该节点, * 并重新调整以该节点为根的子树为AVL树,具体调整方法跟插入数据类似 * 删除处理在整体上耗费O(log n) 时间。 */ AvlTree Delete(ElementType x,AvlTree T) { if(T == NULL) return NULL; if(T->data == x) /*/要删除的 x 等于当前节点元素/*/ { if(T->right == NULL ) /*/ 若所要删除的节点 T 的右孩子为空,则直接删除/*/ { AvlTree tmp = T; T = T->left; free(tmp); } else /* 否则找到 T->right 的最左儿子代替 T */ { AvlTree tmp = T->right; while(tmp->left) tmp=tmp->left; T->data = tmp->data; /* 对于替代后的T 即其字节点进行调整*/ T->right = Delete(T->data,T->right); T->Height = Max(Height(T->left),Height(T->right))+1; } return T; } else if(x > T->data) /*/要删除的 x 大于当前节点元素,在T的右子树中查找删除/*/ { T->right=Delete(x,T->right); } else /*/ 要删除的 x 小于当前节点元素,在T的左子树中查找删除/*/ { T->left=Delete(x,T->left); } /* * 当删除元素后调整平衡 */ T->Height=Max(Height(T->left),Height(T->right)) + 1; if(T->left != NULL) T->left = Rotate(T->left); if(T->right != NULL) T->right = Rotate(T->right); if(T) T=Rotate(T); return T; } /* * 返回当前位置的元素 */ ElementType Retrieve(Position P) { return P->data; } /* * 遍历输出 LDR 中序遍历 */ void Display(AvlTree T) { static int n=0; if(NULL != T) { Display(T->left); printf("[%d] ndata=%d \n",++n,T->data); Display(T->right); } } void PointAsTree(AvlTree T,int lay) { if(T) { PointAsTree(T->right,lay+1); for(int i=0;i data); PointAsTree(T->left,lay+1); } } int main() { AvlTree T=NULL; int i; int j = 0; T = MakeEmpty( NULL );puts("数据准备 \n"); for( i = 0; i < N; i++, j = ( j + 7 ) % 50) {/*插入15个数 */ printf("j=%d ",j); T = Insert( j, T ); } puts("插入 4 \n"); T = Insert( 4, T ); //printf("中序遍历\n"); //Display(T); PointAsTree(T,4); printf("删除偶数值\n"); for( i = 0; i < N; i += 2 ) { printf("delelte: %d \n",i); T = Delete( i, T ); } printf("height=%d \n",T->Height); //printf("中序遍历\n"); //Display(T); PointAsTree(T,4); puts("[1] ndata=0 中[]数字仅用于展现递归调用多少次\n"); printf( "Min is %d, Max is %d\n", Retrieve( FindMin( T ) ), Retrieve( FindMax( T ) ) ); return EXIT_SUCCESS; }
本文标题:小代码向原文学习对AVL树的4种情况用字母标记整理
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