初次学习数据结构和算法是几年前的事情了,当时遇到的困难没有记录下来。回过头来复习,记录下学习时遇到的问题。

 

平衡二叉树(二叉搜索树)(ALV树)可以保证查询效率。在此之前先学习二叉排序树(BST —— Binary Sort Tree)。

  在高度为h的ALV树中,最小节点数 S(h) = S( h - 1 ) + S( h - 2 ) + 1。对于h = 0,S(h) = 1;h = 1,S(h) = 2。

  函数S(h)与斐波那契树密切相关。下面给出指定树高度时,最少节点的ALV树:

                  

 

                    摘自——《数据结构与算法分析:c语言描述》

 

  

初次学习ALV旋转时,总是纠结于 “ 旋转 ” 二字上,想象它具体是如何旋转的,在纸上涂涂画画感觉 “ 旋转 ” 二字并不恰当。

  插入结点有可能破坏平衡,旋转的目的是结点插入后,能够维持树的平衡。此处不包含删除!!!删除假设为惰性删除

  插入节点会导致某一个节点的左右子树深度差为 2 。只需要将这个最小的不平横子树调整为平衡即可  

下面分别举例 LL旋转、RR旋转、LR旋转、RL旋转 (有的地方分类时只分左旋转、右旋转和双旋转)

  LL旋转:  新节点的位置在最小不平衡的子树的根节点的左孩子的左子树

               

 

 

        维持平衡的方式:

           root的左孩子(黄色)替代root(红色)的位置,不必关注具体指针的变化,理解节点的变化,指针的变化自然而然就出来了。

 

 

 

  RR旋转:新节点的位置在最小不平衡的子树的根节点的右孩子的右子树。与LL旋转类似,不多赘述。

 

  LR旋转:新节点的位置在最小不平衡的子树的根节点的左孩子的右子树。

              

        维持平衡的方式:让root的左孩子的右孩子(蓝色)取代root

              

 

 

  RL旋转:新节点的位置在最小不平衡的子树的根节点的右孩子的左子树。与LR旋转类似,不多赘述。

 

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/tyt0o0/p/16676267.html

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