二叉平衡树的插入和删除操作
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1. 二叉平衡树
二叉排序树查找、插入和删除操作的时间复杂度和树的深度n有关。构建树时,当先后插入的结点按关键字有序时,二叉排序树退化为单枝树,平均查找长度为(n+1)/2,查找效率比较低。提高查找效率,关键在于最大限度地降低树的深度n。因此需要在构建二叉排序树的过程中进行“平衡化”处理,使之成为二叉平衡树。
二叉平衡树,又称AVL树。它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的树:
1) 具备二叉排序树的所有性质;
2) 左子树和右子树深度差的绝对值不超过1;
3) 左子树和右子树都是二叉平衡树。
二叉平衡树结点的平衡因子定义为左子树与右子树的深度之差。二叉平衡树结点的平衡因子只可能取-1,0,1三个值。含有n个结点的二叉平衡树的深度与logn同数量级,平均查找长度也和logn同数量级。
二叉平衡树采用二叉链表的结构进行存储。结构体中增加结点的高度,用以计算结点的平衡因子。结点高度定义:空结点的高度为0;非空结点的高度为以该结点为根结点的树的高度。
二叉链表:
/** 二叉树的二叉链表存储结构。* 额外添加树的高度,以判断结点的平衡度。*/
typedef int TElemType;
typedef struct BiNode
{TElemType data;struct BiNode *lchild;struct BiNode *rchild;int height;
}BiNode, *BiTree;
结点高度:
/** 当T=NULL ,即树为空树时,无法通过T->height获取树的高度0,所以要额外编写该函数。*/
int GetHeight(BiTree T)
{if (T)return T->height;return 0;
}
2. 处理失衡的四种旋转方式
如何在插入结点的时候进行“平衡化”处理?当在树中插入一个结点时,检查树是否因插入操作而失衡,若失衡,则找出其中的最小不平衡二叉树,对最小不平衡二叉树进行调整,以达到新的平衡。最小不平衡二叉树定义为以离插入结点最近,且平衡因子绝对值大于1的结点作为根结点的树。
对最小不平衡树进行调整的操作是旋转,共有4种旋转方式LL型,LR型,RL型,RR型,分别介绍如下:
1) LL型(单次右旋)
当根结点左子树的左子树中的节点导致根结点的平衡因子为2时,采用LL型旋转进行调整。图示为两种需进行单次右旋的不平衡树。
LL型旋转即单次右旋,是将根结点的左孩子作为新的根结点,根结点左孩子的右子树作为老根结点的左子树。图示如下:
注意:旋转之后,整个树中只有结点k1,k2的高度发生变化,而x,y,z三棵子树中所有结点的高度均未发生变化。
代码:
/** 当T的左子树的左子树上的节点使得T的平衡度为2时,以T为中心进行右旋。*/
bool LLRotate(BiTree *T)
{BiTree lc;lc = (*T)->lchild;(*T)->lchild = lc->rchild;lc->rchild = (*T);//注意要更新结点的高度。整个树中只有*T的左子树和lc的右子树发生了变化,所以只需更改这两棵树的高度。(*T)->height = max(GetHeight((*T)->lchild), GetHeight((*T)->rchild)) + 1;lc->height = max(GetHeight(lc->lchild), GetHeight(lc->rchild)) + 1;*T = lc;return true;
}
2) RR型(单次左旋)
当根结点右子树的右子树中的节点导致根结点的平衡因子为-2时,采用RR型旋转进行调整。图示为两种需进行单次左旋的不平衡树。RR型旋转与LL型旋转相对称。
RR型旋转即单次左旋,是将根结点的右孩子作为新的根结点,根结点右孩子的左子树作为老根结点的右子树。图示如下:
注意:旋转之后,整个树中只有结点k1,k2的高度发生变化,而x,y,z三棵子树中所有结点的高度均未发生变化。
代码:
/** 当T的右子树的右子树上的节点使得T的平衡度为-2时,以T为中心进行左旋。*/
bool RRRotate(BiTree *T)
{BiTree rc;rc = (*T)->rchild;(*T)->rchild = rc->lchild;rc->lchild = (*T);//注意要更新结点的高度。整个树中只有*T的左子树和lc的右子树发生了变化,所以只需更改这两棵树的高度。(*T)->height = max(GetHeight((*T)->lchild), GetHeight((*T)->rchild)) + 1;rc->height = max(GetHeight(rc->lchild), GetHeight(rc->rchild)) + 1;*T = rc;return true;
}
3) LR型(先单次左旋,再单次右旋)
当根结点左子树的右子树中的节点导致根结点的平衡因子为2时,采用LR型旋转进行调整。图示为两种需进行LR型旋转的不平衡树。
LR型旋转是先以根结点的左孩子为中心进行单次左旋,再以根结点为中心进行单次右旋。图示如下:
代码:
/** 当T的左子树的右子树上的节点使得T的平衡度为2时,* 先以T的左子树为中心进行左旋,再以T为中心进行右旋。*/
bool LRRotate(BiTree *T)
{RRRotate(&((*T)->lchild));LLRotate(T);return true;
}
4) RL型(先单次右旋,再单次左旋)
当根结点右子树的左子树中的节点导致根结点的平衡因子为-2时,采用RL型旋转进行调整。图示为两种需进行RL型旋转的不平衡树。RL型旋转与LR型旋转相对应。
RL型旋转是先以根结点的右孩子为中心进行单次右旋,再以根结点为中心进行单次左旋。图示如下:
代码:
/** 当T的右子树的左子树上的节点使得T的平衡度为-2时,* 先以T的右子树为中心进行右旋,再以T为中心进行左旋。*/
bool RLRotate(BiTree *T)
{LLRotate(&((*T)->rchild));RRRotate(T);return true;
}
3. 插入操作
插入操作的代码如下。
/** 插入操作。* 如果以*T为根结点的二叉平衡树中已有结点key,插入失败,函数返回FALSE;* 否则将结点key插入到树中,插入结点后的树仍然为二叉平衡树,函数返回TRUE。*/
bool AVLInsert(BiTree *T, TElemType key)
{BiTree t;//如果当前查找的根结点为空树,表明查无此结点,故插入结点。if (!*T){t = (BiTree)malloc(sizeof(BiNode));t->data = key;t->height = 1;t->lchild = NULL;t->rchild = NULL;*T = t;return true;}//已有此结点,不再插入。else if (key == (*T)->data){return false;}//在左子树中递归插入。else if (key < (*T)->data){if (!AVLInsert(&((*T)->lchild), key))return false;else{//插入成功,修改树的高度。(*T)->height = max(GetHeight((*T)->lchild), GetHeight((*T)->rchild)) + 1;//已在*T的左子树插入结点key,判断是否需要进行旋转以保持二叉平衡树的特性。if (2 == GetHeight((*T)->lchild) - GetHeight((*T)->rchild)){//在左子树的左子树中插入结点。if (GetHeight((*T)->lchild->lchild) > GetHeight((*T)->lchild->rchild)){LLRotate(T);}//在左子树的右子树中插入结点。else{LRRotate(T);}}return true;}}//在右子树中递归插入。else // (key > (*T)->data){if (!AVLInsert(&(*T)->rchild, key))return false;else{//插入成功,修改树的高度。(*T)->height = max(GetHeight((*T)->lchild), GetHeight((*T)->rchild)) + 1;//已在*T的右子树插入结点key,判断是否需要进行旋转以保持二叉平衡树的特性。if (-2 == GetHeight((*T)->lchild) - GetHeight((*T)->rchild)){//在右子树的左子树中插入结点。if (GetHeight((*T)->rchild->lchild) > GetHeight((*T)->rchild->rchild)){RLRotate(T);}//在右子树的右子树中插入结点。else{RRRotate(T);}}return true;}}
}
以下图为例进行两个关键点的说明:进行旋转的树为最小不平衡二叉树;插入结点之后父结点高度的递归修正。
假如要在图一二叉平衡树中插入结点1,
函数调用步骤:
1 |
调用函数AVLInsert(&9,1)(为表述方便,以&9代表指向结点9的指针); |
2 |
由于1<9,继续调用AVLInsert(&7,1); |
3 |
由于1<7,继续调用AVLInsert(&3,1); |
4 |
由于1<3,继续调用AVLInsert(&2,1); |
5 |
由于2<1,继续调用AVLInsert(NULL,1),此时由于*T为空树,增加结点1,并把结点1的高度设置为1,左右孩子分别为空树,如图二所示。函数返回TRUE; |
6 |
AVLInsert(NULL,1)函数返回TRUE,并返回至AVLInsert(&2,1),因插入成功,所以更新结点2的高度为max(1,0)+1=2,结点2的平衡因子为1,不进行旋转操作,函数返回TRUE; |
7 |
AVLInsert(&2,1)函数返回TRUE,并返回至AVLInsert(&3,1),因插入成功,所以更新结点3的高度为max(2,1)+1=3,结点3的平衡因子为1,不进行旋转操作,函数返回TRUE; |
8 |
AVLInsert(&3,1)函数返回TRUE,并返回至AVLInsert(&7,1),因插入成功,所以更新结点7的高度为max(3,1)+1=4,结点7的平衡因子为2,进行旋转操作,旋转之后,更新结点3的高度为2,结点7的高度为2,如图三所示。函数返回TRUE; |
9 |
AVLInsert(&7,1)函数返回TRUE,并返回至AVLInsert(&9,1),因插入成功,所以更新结点9的高度为max(2,1)+1=4,结点9的平衡因子为1,不进行旋转操作,函数返回TRUE,插入过程结束。 |
插入的结点一定为叶子结点,插入结点之后依次进行递归调用的返回操作,在返回之后,修正父结点的高度(2->3->7->9),之后判断父结点的平衡因子,当平衡因子超范围(结点7)时,以该结点为根结点的树为最小不平衡二叉树,此时进行旋转操作。当AVLInsert(&7,1)函数返回之后,以结点7的父结点9为根结点的树将不再需要进行旋转操作。因此每次通过函数AVLInsert()插入一个结点时,旋转操作只在最小不平衡二叉树中进行一次。已插入结点的父结点的高度是在递归过程中依次进行修正的。
4. 删除操作
删除操作的代码如下。
/** 删除操作。* 如果以*T为根结点的树中存在结点key,将结点删除,函数返回TRUE,* 否则删除失败,函数返回FALSE。*/
bool AVLDelete(BiTree *T, TElemType key)
{BiTree pre, post;//没有找到该结点。if (!*T)return false;//找到结点,将它删除。else if (key == (*T)->data){//待删除节点为叶子结点。if (!(*T)->lchild && !(*T)->rchild)*T = NULL;//待删除结点只有右孩子。else if (!(*T)->lchild)*T = (*T)->rchild;//待删除结点只有左孩子。else if (!(*T)->rchild)*T = (*T)->lchild;//待删除结点既有左孩子,又有右孩子。else{//当待删除结点*T左子树的高度大于右子树的高度时,用*T的前驱结点pre代替*T,//再将结点pre从树中删除。这样可以保证删除结点后的树仍为二叉平衡树。if (GetHeight((*T)->lchild) > GetHeight((*T)->rchild)){//寻找前驱结点pre。pre = (*T)->lchild;while (pre->rchild){pre = pre->rchild;}//用pre替换*T。(*T)->data = pre->data;//删除节点pre。//虽然能够确定pre所属最小子树的根结点为&pre,//但是不采用AVLDelete(&pre,pre->data)删除pre,目的是方便递归更改节点的高度。AVLDelete(&((*T)->lchild), pre->data);}//当待删除结点*T左子树的高度小于或者等于右子树的高度时,用*T的后继结点post代替*T,//再将结点post从树中删除。这样可以保证删除结点后的树仍为二叉平衡树。else{//寻找后继节点post。post = (*T)->rchild;while (post->lchild)post = post->lchild;//用post替换*T。(*T)->data = post->data;//删除节点post。//虽然能够确定post所属最小子树的根结点为&post,//但是不采用AVLDelete(&post,post->data)删除post,目的是方便递归更改节点的高度。AVLDelete(&((*T)->rchild), post->data);}}return true;}//在左子树中递归删除。else if (key < (*T)->data){if (!AVLDelete(&((*T)->lchild), key))return false;else{//删除成功,修改树的高度。(*T)->height = max(GetHeight((*T)->lchild), GetHeight((*T)->rchild)) + 1;//已在*T的左子树删除结点key,判断是否需要进行旋转以保持二叉平衡树的特性。if (-2 == GetHeight((*T)->lchild) - GetHeight((*T)->rchild)){if (GetHeight((*T)->rchild->lchild) > GetHeight((*T)->rchild->rchild)){RLRotate(T);}else{RRRotate(T);}}return true;}}//在右子树中递归删除。else{if (!AVLDelete(&((*T)->rchild), key))return false;else{//删除成功,修改树的高度。(*T)->height = max(GetHeight((*T)->lchild), GetHeight((*T)->rchild)) + 1;//已在*T的右子树删除结点key,判断是否需要进行旋转以保持二叉平衡树的特性。if (2 == GetHeight((*T)->lchild) - GetHeight((*T)->rchild)){if (GetHeight((*T)->lchild->lchild) > GetHeight((*T)->lchild->rchild)){LLRotate(T);}else{LRRotate(T);}}return true;}}
}
关键点:
1. 当待删除结点*T既有左子树又有右子树且左子树高度大于右子树高度时,用结点*T的前驱结点pre替换*T,之后再删除前驱结点pre;当右子树高度大于左子树高度时,用结点*T的后继节点post替换结点*T,之后再删除后继结点post。这样可以保证在删除操作之后,树在不进行旋转操作的情况下仍为二叉平衡树。
2. 在删除前驱结点pre和后继结点post时,使用AVLDelete(&((*T)->lchild), pre->data)和AVLDelete(&((*T)->rchild), post->data)。这样可以保证被删除结点pre和post的父节点直至根结点的结点高度都会被递归修正一次。结点高度的递归修正同插入操作。
5. 时间复杂度
在平衡树上进行查找的过程和排序树相同,因此在查找过程中和给定值进行比较的关键字个数不超过树的深度。假设F(N)表示N层平衡二叉树的最少结点个数,则F[1]=1,F[2]=2,F(N)=F(N-2)+F(N-1)+1。在平衡树上进行查找的时间复杂度为O(logn)。
6. 测试结果
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