【数据结构06】二叉平衡树（AVL树）

文章目录

一、平衡二叉树定义
二、这货还是不是平衡二叉树？
三、平衡因子
四、如何保持平衡二叉树平衡？
五、平衡二叉树插入节点的四种情况
六、平衡二叉树操作的代码实现
七、AVL树总结

一、平衡二叉树定义

平衡二叉树又称AVL树。它可以是一颗空树，或者具有以下性质的二叉排序树：它的左子树和右子树的高度之差(平衡因子)的绝对值不超过1且它的左子树和右子树都是一颗平衡二叉树。

从上面简单的定义我们可以得出几个重要的信息：

平衡二叉树又称AVL树
平衡二叉树必须是二叉排序树
每个节点的左子树和右子树的高度差至多为1。

在定义中提到了树的高度和深度，我敢肯定有很多读者一定对树的高度和深度有所误解！最可爱的误解就是树的高度和深度没有区别，认为树的高度就是深度。宜春就忍不了了，必须得哔哔几句…

树的高度和深度本质区别：深度是从根节点数到它的叶节点，高度是从叶节点数到它的根节点。

二叉树的深度是从根节点开始自顶向下逐层累加的；而二叉树高度是从叶节点开始自底向上逐层累加的。虽然树的深度和高度一样，但是具体到树的某个节点，其深度和高度是不一样的。

其次就是对树的高度和深度是从1数起，还是从0数起。当然我也有自己的答案，但是众说纷纭，博主就不说其对与错了，就不多哔哔了。但是我还是比较认同这张图的观点：
可参考：https://www.zhihu.com/question/40286584

二、这货还是不是平衡二叉树？

判断一棵平衡二叉树（AVL树）有如下必要条件：

条件一：必须是二叉搜索树。
条件二：每个节点的左子树和右子树的高度差至多为1。

三、平衡因子

不多哔哔，平衡因子 = 左子树深度/高度 - 右子树深度/高度

对于上图平衡二叉树而言：
5的结点平衡因子就是 3 - 2 = 1；
2的结点平衡因子就是 1 - 2 = -1；
4的结点平衡因子就是 1 - 0 = 1；
6的结点平衡因子就是 0 - 1 = -1；

对于上图非平衡二叉树而言：
3 的结点平衡因子就是 2 - 4 = -2；
1 的结点平衡因子就是 0 - 1 = -1；
4 的结点平衡因子就是 0 - 3 = -3；
5 的结点平衡因子就是 0 - 2 = -2；
6 的结点平衡因子就是 0 - 1 = -1；

特别注意：叶子结点平衡因子都是为 0

四、如何保持平衡二叉树平衡？

由于普通的二叉查找树会容易失去”平衡“，极端情况下，二叉查找树会退化成线性的链表，导致插入和查找的复杂度下降到 O(n) ，所以，这也是平衡二叉树设计的初衷。那么平衡二叉树如何保持”平衡“呢？

不难看出平衡二叉树是一棵高度平衡的二叉查找树。所以，要构建跟维系一棵平衡二叉树就比普通的二叉树要复杂的多。在构建一棵平衡二叉树的过程中，当有新的节点要插入时，检查是否因插入后而破坏了树的平衡，如果是，则需要做旋转去改变树的结构。关于旋转，我相信使用文字描述是很难表达清楚的，还是得靠经典的两个图来理解最好不过了！不要不信噢，当然你可以尝试读下文字描述左旋：

左旋简单来说就是将节点的右支往左拉，右子节点变成父节点，并把晋升之后多余的左子节点出让给降级节点的右子节点。

相信你已经晕了。当然可以试着看看下面的经典动图理解！

左旋：

试着用动态和下面的左旋结果图分析分析，想象一下，估计分分钟明白左旋！！！

 //左旋转方法代码private void leftRotate() {//创建新的结点，以当前根结点的值Node newNode = new Node(value);//把新的结点的左子树设置成当前结点的左子树newNode.left = left;//把新的结点的右子树设置成带你过去结点的右子树的左子树newNode.right = right.left;//把当前结点的值替换成右子结点的值value = right.value;//把当前结点的右子树设置成当前结点右子树的右子树right = right.right;//把当前结点的左子树(左子结点)设置成新的结点left = newNode;}

相应的右旋就很好理解了：

反之就是右旋，这里就不再举例了！

小结：当二叉排序树每个节点的左子树和右子树的高度差超过1的时候，就需要通过旋转节点来维持平衡！旋转又分为左旋、右旋、双旋转。

啥？双旋转？是的，顾名思义，在一些添加节点的情况下旋转一次是不能达到平衡的，需要进行第二次旋转，

五、平衡二叉树插入节点的四种情况

当新节点插入后，有可能会有导致树不平衡，而可能出现的情况就有4种，分别称作左左，左右，右左，右右。

而所谓的“左”和“右”无非就是代表新节点所插入的位置是左还是右！

第一个左右代表位于根节点的左或者右，
第二个左右代表位于【最接近插入节点的拥有两个子节点的父节点】位置的左或者右

当然针对于第二个左右是我个人的见解，不一定完全正确。有自己想法的读者，欢迎留言指正！

下面以左左为例，分析一波：

其中要特别注意的是：

右右、左左只需要旋转一次就可以平衡。
左右、右左要旋转两次才能把树调整平衡！

其中旋转的条件就是：当二叉排序树每个节点的左子树和右子树的高度差超过1的时候！

六、平衡二叉树操作的代码实现

// 创建AVLTree
class AVLTree {private Node root;public Node getRoot() {return root;}// 查找要删除的结点public Node search(int value) {if (root == null) {return null;} else {return root.search(value);}}// 查找父结点public Node searchParent(int value) {if (root == null) {return null;} else {return root.searchParent(value);}}// 编写方法:// 1. 返回的 以node 为根结点的二叉排序树的最小结点的值// 2. 删除node 为根结点的二叉排序树的最小结点/**** @param node 传入的结点(当做二叉排序树的根结点)*            * @return 返回的 以node 为根结点的二叉排序树的最小结点的值*/public int delRightTreeMin(Node node) {Node target = node;// 循环的查找左子节点，就会找到最小值while (target.left != null) {target = target.left;}// 这时 target就指向了最小结点// 删除最小结点delNode(target.value);return target.value;}// 删除结点public void delNode(int value) {if (root == null) {return;} else {// 1.需求先去找到要删除的结点 targetNodeNode targetNode = search(value);// 如果没有找到要删除的结点if (targetNode == null) {return;}// 如果我们发现当前这颗二叉排序树只有一个结点if (root.left == null && root.right == null) {root = null;return;}// 去找到targetNode的父结点Node parent = searchParent(value);// 如果要删除的结点是叶子结点if (targetNode.left == null && targetNode.right == null) {// 判断targetNode 是父结点的左子结点，还是右子结点if (parent.left != null && parent.left.value == value) { // 是左子结点parent.left = null;} else if (parent.right != null && parent.right.value == value) {// 是由子结点parent.right = null;}} else if (targetNode.left != null && targetNode.right != null) { // 删除有两颗子树的节点int minVal = delRightTreeMin(targetNode.right);targetNode.value = minVal;} else { // 删除只有一颗子树的结点// 如果要删除的结点有左子结点if (targetNode.left != null) {if (parent != null) {// 如果 targetNode 是 parent 的左子结点if (parent.left.value == value) {parent.left = targetNode.left;} else { // targetNode 是 parent 的右子结点parent.right = targetNode.left;}} else {root = targetNode.left;}} else { // 如果要删除的结点有右子结点if (parent != null) {// 如果 targetNode 是 parent 的左子结点if (parent.left.value == value) {parent.left = targetNode.right;} else { // 如果 targetNode 是 parent 的右子结点parent.right = targetNode.right;}} else {root = targetNode.right;}}}}}// 添加结点的方法public void add(Node node) {if (root == null) {root = node;// 如果root为空则直接让root指向node} else {root.add(node);}}// 中序遍历public void infixOrder() {if (root != null) {root.infixOrder();} else {System.out.println("二叉排序树为空，不能遍历");}}
}// 创建Node结点
class Node {int value;Node left;Node right;public Node(int value) {this.value = value;}// 返回左子树的高度public int leftHeight() {if (left == null) {return 0;}return left.height();}// 返回右子树的高度public int rightHeight() {if (right == null) {return 0;}return right.height();}// 返回 以该结点为根结点的树的高度public int height() {return Math.max(left == null ? 0 : left.height(), right == null ? 0 : right.height()) + 1;}//左旋转方法private void leftRotate() {//创建新的结点，以当前根结点的值Node newNode = new Node(value);//把新的结点的左子树设置成当前结点的左子树newNode.left = left;//把新的结点的右子树设置成带你过去结点的右子树的左子树newNode.right = right.left;//把当前结点的值替换成右子结点的值value = right.value;//把当前结点的右子树设置成当前结点右子树的右子树right = right.right;//把当前结点的左子树(左子结点)设置成新的结点left = newNode;}//右旋转private void rightRotate() {Node newNode = new Node(value);newNode.right = right;newNode.left = left.right;value = left.value;left = left.left;right = newNode;}// 查找要删除的结点/**** @param value*            希望删除的结点的值* @return 如果找到返回该结点，否则返回null*/public Node search(int value) {if (value == this.value) { // 找到就是该结点return this;} else if (value < this.value) {// 如果查找的值小于当前结点，向左子树递归查找// 如果左子结点为空if (this.left == null) {return null;}return this.left.search(value);} else { // 如果查找的值不小于当前结点，向右子树递归查找if (this.right == null) {return null;}return this.right.search(value);}}// 查找要删除结点的父结点/**** @param value 要找到的结点的值*            * @return 返回的是要删除的结点的父结点，如果没有就返回null*/public Node searchParent(int value) {// 如果当前结点就是要删除的结点的父结点，就返回if ((this.left != null && this.left.value == value) || (this.right != null && this.right.value == value)) {return this;} else {// 如果查找的值小于当前结点的值, 并且当前结点的左子结点不为空if (value < this.value && this.left != null) {return this.left.searchParent(value); // 向左子树递归查找} else if (value >= this.value && this.right != null) {return this.right.searchParent(value); // 向右子树递归查找} else {return null; // 没有找到父结点}}}@Overridepublic String toString() {return "Node [value=" + value + "]";}// 添加结点的方法// 递归的形式添加结点，注意需要满足二叉排序树的要求public void add(Node node) {if (node == null) {return;}// 判断传入的结点的值，和当前子树的根结点的值关系if (node.value < this.value) {// 如果当前结点左子结点为nullif (this.left == null) {this.left = node;} else {// 递归的向左子树添加this.left.add(node);}} else { // 添加的结点的值大于 当前结点的值if (this.right == null) {this.right = node;} else {// 递归的向右子树添加this.right.add(node);}}//当添加完一个结点后，如果: (右子树的高度-左子树的高度) > 1 , 左旋转if(rightHeight() - leftHeight() > 1) {//如果它的右子树的左子树的高度大于它的右子树的右子树的高度if(right != null && right.leftHeight() > right.rightHeight()) {//先对右子结点进行右旋转right.rightRotate();//然后在对当前结点进行左旋转leftRotate(); //左旋转..} else {//直接进行左旋转即可leftRotate();}return ; //必须要!!!}//当添加完一个结点后，如果 (左子树的高度 - 右子树的高度) > 1, 右旋转if(leftHeight() - rightHeight() > 1) {//如果它的左子树的右子树高度大于它的左子树的高度if(left != null && left.rightHeight() > left.leftHeight()) {//先对当前结点的左结点(左子树)->左旋转left.leftRotate();//再对当前结点进行右旋转rightRotate();} else {//直接进行右旋转即可rightRotate();}}}// 中序遍历public void infixOrder() {if (this.left != null) {this.left.infixOrder();}System.out.println(this);if (this.right != null) {this.right.infixOrder();}}}public class AVLTreeDemo {public static void main(String[] args) {      int[] arr = { 14, 21, 7, 3, 8, 9 };//任意测试节点数组//创建一个 AVLTree对象AVLTree avlTree = new AVLTree();//添加结点for(int i=0; i < arr.length; i++) {avlTree.add(new Node(arr[i]));}//遍历System.out.println("中序遍历");avlTree.infixOrder();System.out.println("平衡处理...");System.out.println("树的高度=" + avlTree.getRoot().height()); System.out.println("树的左子树高度=" + avlTree.getRoot().leftHeight()); System.out.println("树的右子树高度=" + avlTree.getRoot().rightHeight());System.out.println("当前的根结点=" + avlTree.getRoot());}
}

七、AVL树总结

1、平衡二叉树又称AVL树。

2、平衡二叉树查询、插入、删除的时间复杂度都是 O(logN) 。

3、插入节点失去平衡的情况有4种，左左，左右，右左，右右。

4、右右、左左只需要旋转一次就可以平衡，而左右、右左要旋转两次才能把树调整平衡！

5、失去平衡最多也只要旋转2次，所以，调整平衡的过程的时间复杂度为O(1)。

虽然平衡二叉树有效的解决了极端类似蛇皮单链表的情况，但是平衡二叉树也不是完美的，AVL树最大的缺点就是删除节点时有可能因为失衡，导致需要从删除节点的父节点开始，不断的回溯到根节点，如果这棵AVL树很高的话，那中间就要判断很多个节点，效率就显然变的低下！因此我们后面将要学习2-3树以及红-黑树，抽空写喽…

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