数据结构(三)实现AVL树

2019年3月20日 332次阅读来源: AVL树

AVL树的定义
一种自平衡二叉查找树，中面向内存的数据结构。
二叉搜索树T为AVL树的满足条件为：

T是空树
T若不是空树，则TL、TR都是AVL树，且|HL-HR| <= 1 (节点的左子树高度与节点的右子树高度差的绝对值小于等于1)

说明

AVL树的实现类为AVLTree继承自前篇中的二叉搜索树BTreeSort ，AVL树的节点类为AVLNode继承自二叉树节点类BTreeNode。

实现代码

AVL树节点定义

1	public class AVLNode extends BTreeNode {
2
3	public int height; // 树高
4	public int balanceFactor; // 平衡因子
5
6	public AVLNode(int key){
7	super(key);
8	}
9	}

AVL树实现类

1	public class AVLTree extends BTreeSort {
2
3	private BTreeNode root;
4
5	// 计算树高
6	public int height(BTreeNode root) {
7	if (null == root) {
8	return 0;
9	}
10	return ((AVLNode) root).height;
11	}
12
13	// 计算平衡因子
14	public void UpdateBalanceFactor(BTreeNode root) {
15	if (null == root) {
16	return;
17	}
18	int left = height(root.left);
19	int right = height(root.right);
20	((AVLNode) root).height = Math.max(left, right) + 1;
21	((AVLNode) root).balanceFactor = left – right;
22	}
23
24	// 左左类型 — 右转
25	public BTreeNode rotateRight(BTreeNode root) {
26	if (null == root) {
27	return root;
28	}
29	BTreeNode node = root.left;
30	root.left = node.right;
31	node.right = root;
32	UpdateBalanceFactor(root);
33	UpdateBalanceFactor(node);
34	return node;
35	}
36
37	// 右右类型 — 左转
38	public BTreeNode rotateLeft(BTreeNode root) {
39	if (null == root) {
40	return root;
41	}
42	BTreeNode node = root.right;
43	root.right = node.left;
44	node.left = root;
45	UpdateBalanceFactor(root);
46	UpdateBalanceFactor(node);
47	return node;
48	}
49
50	// 左右类型
51	public BTreeNode rotateLeftRight(BTreeNode root) {
52	if (null == root) {
53	return root;
54	}
55	root.left = rotateLeft(root.left);
56	return rotateRight(root);
57	}
58
59	// 右左类型
60	public BTreeNode rotateRightLeft(BTreeNode root) {
61	if (null == root) {
62	return root;
63	}
64	root.right = rotateRight(root.right);
65	return rotateLeft(root);
66	}
67
68	// 插入节点
69	public void insert(int key) {
70	if (null == root) {
71	root = new AVLNode(key);
72	return;
73	}
74	root = insert(root, key);
75	}
76
77	// 插入节点构造AVL树
78	public BTreeNode insert(BTreeNode root, int key) {
79	if (null == root) {
80	root = new AVLNode(key);
81	UpdateBalanceFactor(root);
82	return root;
83	}
84	// 等于
85	if (key == root.key) {
86	return root;
87	}
88	// 大于 — 向左
89	if (root.key > key) {
90	root.left = insert(root.left, key);
91	UpdateBalanceFactor(root);
92	// / – 左
93	if (((AVLNode) root).balanceFactor > 1) {
94	// / – 左
95	if (((AVLNode) root.left).balanceFactor > 0) {
96	root = rotateRight(root);
97	} else {
98	root = rotateLeftRight(root);
99	}
100	}
101	}
102	// 小于或等于 — 向右
103	else {
104	root.right = insert(root.right, key);
105	UpdateBalanceFactor(root);
106	// / – 右
107	if (((AVLNode) root).balanceFactor < –1) {
108	// / – 右
109	if (((AVLNode) root.right).balanceFactor < 0) {
110	root = rotateLeft(root);
111	} else {
112	root = rotateRightLeft(root);
113	}
114	}
115	}
116	UpdateBalanceFactor(root);
117	return root;
118	}
119
120	// 删除节点
121	public BTreeNode delete(BTreeNode root, int key) {
122	if (null == root) {
123	return root;
124	}
125	// 找到需删除的节点
126	if (root.key == key) {
127	// 该节点左右子树都不空处理
128	if (null != root.left && null != root.right) {
129	// 左边子树高度大于右子树高度，使用左子树中最大节点替换需要删除的节点
130	if (((AVLNode) root.left).height > ((AVLNode) root.right).height) {
131	BTreeNode node = max(root.left);
132	root.key = node.key;
133	root.left = delete(root.left,node.key);
134	} else {
135	// 使用右子树中最小节点替换需要删除的节点
136	BTreeNode node = min(root.right);
137	root.key = node.key;
138	root.left = delete(root.right,node.key);
139	}
140	} else {
141	root = null != root.left ? root.left : root.right;
142	}
143	UpdateBalanceFactor(root);
144	return root;
145	}
146	// 往左边查找删除节点
147	else if (root.key > key) {
148	root.left = delete(root.left, key);
149	UpdateBalanceFactor(root);
150	// 左子树变矮只有可能右子树高度大于等于左子树高度
151	// \
152	if (((AVLNode)root).balanceFactor < –1){
153	// \ 右右类型处理
154	if (((AVLNode)root.left).balanceFactor < 0){
155	root = rotateLeft(root);
156	}
157	else{
158	// 右左类型处理
159	root = rotateRightLeft(root);
160	}
161	}
162	}
163	// 往右边查找删除节点
164	else {
165	root.right = delete(root.right, key);
166	UpdateBalanceFactor(root);
167	// 右子树变矮只有可能左子树高度大于等于右子树高度
168	// /
169	if (((AVLNode)root).balanceFactor > 1){
170	// / 左左类型
171	if (((AVLNode)root.left).balanceFactor > 0){
172	root = rotateRight(root);
173	}
174	else{
175	// 左右类型
176	root = rotateLeftRight(root);
177	}
178	}
179	}
180	UpdateBalanceFactor(root);
181	return root;
182	}
183
184	// 中顺遍历
185	public void midTraversal(){
186	this.midTraversal(root);
187	}
188
189	// 删除节点
190	public void delete(int key) {
191	this.delete(root, key);
192	}
193
194	public static void main(String[] args) {
195	Integer[] nums = new Integer[] { 20, 12, 9, 11, 17, 19, 18, 25, 30, 23,
196	55, 35, 67, 81, 13 };
197	System.out.println(Arrays.asList(nums));
198	AVLTree avlTree = new AVLTree();
199	for (Integer num:nums){
200	avlTree.insert(num.intValue());
201	}
202	avlTree.delete(20);
203	System.out.print(“中序遍历：“);
204	avlTree.midTraversal();
205	System.out.println();
206	}
207	}

    原文作者：AVL树
    原文地址: https://blog.csdn.net/jianyuanPC/article/details/53462581
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