Java 数据结构篇-实现 AVL 树的核心方法

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文章目录

        1.0 AVL 树的说明

        2.0 AVL 树的成员变量及其构造方法

        3.0 实现 AVL 树的核心方法

        3.1 获取当前节点的高度 height(AVLNode node)

        3.2 更新当前节点的高度 updateHeight(AVLNode node)

        3.3 平衡因子 bf(AVLNode node)

        3.4 对失衡节点旋转 rotate(AVLNode node)

        3.5 检查节点是否平衡,重新平衡 balance(AVLNode node) 

        3.6 插入、更新节点 put(int key, Object value)

        3.7 删除节点 remove (AVLNode node)

        4.0 实现 AVLTree 核心方法的完整代码


 

        1.0 AVL 树的说明

        AVL树是一种自平衡二叉搜索树,它的名称来源于它的发明者 Adelson-Velsky 和 Landis 。在AVL树中,任何节点的两个子树的高度最多相差 1,这使得AVL树能够保持相对平衡,从而保证了树的查找、插入和删除 *** 作的时间复杂度都是 O(log n) 

        AVL树的平衡性是通过对节点进行旋转 *** 作来实现的,包括左旋右旋左右旋右左旋。当插入或删除节点后破坏了AVL树的平衡性时,就会进行相应的旋转 *** 作来保持树的平衡。

        也就是说, AVL 树是一种特殊的自平衡二叉搜索树。

        

        2.0 AVL 树的成员变量及其构造方法

        (1)构造 AVLNode 内部类变量 :

                int key 关键字:通过关键字来比较每个节点的大小。

                Object value 值:通过该变量存放值。

                AVLNode left:引用左孩子节点。

                AVLNode right:引用右孩子节点。

                int height 高度:表示当前节点的高度,默认初始化为 1 。

        (2)AVLNode 内部类构造方法:

                重载两个内部类的构造方法分别为:参数为 key,value 的构造方法、参数为 key,value,left,right 的构造方法。

        (3)构造 AVLTree 外部类 :

                AVLNode root:表示该树的头节点。

代码如下:

public class AVLTree { AVLNode root = null; static class AVLNode { int key; Object value; AVLNode left; AVLNode right; int height = 1; public AVLNode(int key, Object value) { this.key = key; this.value = value; } public AVLNode(int key, Object value, AVLNode left, AVLNode right) { this.key = key; this.value = value; this.left = left; this.right = right; } }}

        3.0 实现 AVL 树的核心方法

        AVL 树的最核心的方法就是插入、更新、删除 *** 作,因为这些 *** 作都有可能造成二叉搜索树失去平衡。为了解决自平衡的特点,需要每一个插入或者更新、删除 *** 作之后,需要检查是否失去平衡,若失去平衡需要通过左旋、右旋、左右旋、右左旋来重新达到平衡状态;若没有失去平衡,无需任何 *** 作。

        3.1 获取当前节点的高度 height(AVLNode node)

        不能直接通过 node.height 得到当前节点的高度,是因为默认高度为 1,若出现该节点为 null 时,就会出现矛盾,因此需要先判断该节点是否为 null 节点,若为空节点,返回 0 ;若不为 空节点,则返回当前节点 node.height 即可。

代码如下:

//获取当前节点的高度 private int height (AVLNode node) { return node == null ? 0 : node.height; }

 

        3.2 更新当前节点的高度 updateHeight(AVLNode node)

        由于通过删除、插入、旋转都有可能导致当前节点的高度发生改变,所以需要更新高度。实现该方法也很简单,判断当前节点的左右节点的高度,取最大的高度 + 1 就是为当前节点的高度。

代码如下:

//更新当前的高度 private void updateHeight (AVLNode node) { node.height = Integer.max(height(node.left),height(node.right)) + 1; }

        3.3 平衡因子 bf(AVLNode node)

        判断当前节点是否失去平衡,当该节点的左子树的高度 - 右子树的高度 > 1或者 < -1 即失去平衡了。若差值为 1、0、-1,表示没有失去平衡

代码如下:

//平衡因子 private int bf (AVLNode node) { return height(node.left) - height(node.right); }

        3.4 对失衡节点旋转 rotate(AVLNode node)

        有四种情况:左旋、右旋、左右旋、右左旋

        左旋:需要先拿到失衡节点 node 的右孩子节点 node.right ,将 r = node.right 赋值给 r 。先将 r.left 赋值给 node.right ,即 node.right = r.left 进行 "换爹" *** 作,然后再 "上位" r.left = node 。最后,因为旋转会导致当前 node 的节点与上位后的节点 r 的高度都有可能会改变,所以需要及时更新高度,通过 updateHeight(node),updateHeight(r),需要注意的是,更新的顺序不能改变。

        右旋:跟左旋的原理是一样的,需要先拿到失衡节点 node 的左孩子节点 node.left ,将 l = node.left 赋值给 l 。先将 l.right 赋值给 node.left ,即 node.left = l.right 进行 "换爹" *** 作,然后再 "上位" l.right = node 。最后,因为旋转会导致当前 node 的节点与上位后的节点 r 的高度都有可能会改变,所以需要及时更新高度,通过 updateHeight(node),updateHeight(l),需要注意的是,更新的顺序不能改变。

        左右旋:通过结合左旋、右旋实现左右旋。先拿到当前节点的左节点 l = node.left,对于 l 节点需要用到左旋的方法进行旋转 leftRotate(l),旋转后需要重新赋值 node.left = leftRotate(l) 。接着对于 node 节点需用用到右旋方法进行旋转 rightRotate(node) 。最后返回 rightRotate(node) 节点即可。

        右左旋:通过结合右旋、左旋实现右左旋。先拿到当前节点的右节点 r = node.right,对于 r 节点需要用到右旋的方法进行旋转 rightRotate(r) ,旋转后需要重新赋值 node.right = rightRotate(r) 。接着对于 node 节点需要用到左旋方法 leftRotate(node) 。最后返回 leftRotate(node) 节点即可。

代码如下:

//左旋 private AVLNode leftRotate (AVLNode node) { AVLNode r = node.right; node.right = r.left; r.left = node; updateHeight(node); updateHeight(r); return r; } //右旋 private AVLNode rightRotate (AVLNode node) { AVLNode l = node.left; node.left = l.right; l.right = node; updateHeight(node); updateHeight(l); return l; } //左右旋 private AVLNode leftRightRotate (AVLNode node) { AVLNode l = node.left; node.left = leftRotate(l); return rightRotate(node); } //右左旋 private AVLNode rightLeftRotate (AVLNode node) { AVLNode r = node.right; node.right = rightRotate(r); return leftRotate(node); }

        3.5 检查节点是否平衡,重新平衡 balance(AVLNode node) 

        介绍四种失衡状态的树

        LL : 当前节点 node 的左子树的高度 - 右子树的高度 > 1,且 node.left 的左子树的高度 - node.left 的右子树的高度 >= 0 。实现该情况重新平衡,只需要当前节点进行右旋 *** 作即可。

        LR:当前节点 node 的左子树的高度 - 右子树的高度 > 1,且 node.left 的左子树的高度 - node.left 的右子树的高度 < 0 。实现该情况重新平衡,需要进行先将 node.left 节点进行左旋,重新 node.left = leftRotate(node.left),接着对于 node 进行右旋即可,也就是上面已经实现的左右旋方法。

        RL:当前节点 node 的左子树的高度 - 右子树的高度 < -1 ,且 node.right 的左子树的高度 - node.right 的右子树的高度 > 0 。实现该情况重新平衡,需要用到上面实现了的右左旋方法。

        RR:当前节点 node 的左子树的高度 - 右子树的高度 < -1 ,且 node.right 的左子树的高度 - node.right 的右子树的高度 <= 0 。实现该情况重新平衡,只需要左旋一次 *** 作即可。

四种失衡状态图:

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代码如下:

//检查节点是否失衡,重新平衡代码 private AVLNode balance (AVLNode node) { if(node == null) { return null; } if (bf(node) > 1 && bf(node.left) >= 0) { return rightRotate(node); } else if (bf(node) > 1 && bf(node.left) < 0) { return leftRightRotate(node); } else if (bf(node) < -1 && bf(node.right) <= 0) { return leftRotate(node); }else if (bf(node) < -1 && bf(node.right) > 0) { return rightLeftRotate(node); } return node; }

        当 node == null 时,返回 null 即可。

        3.6 插入、更新节点 put(int key, Object value)

        使用递归实现插入、更新节点。两种情况,若没有找到 key 关键字时,而找到空位的地方插入新节点;若找到 key 关键字时,更新该节点的值即可。区别于一般的二叉搜索树,自平衡的二叉搜索树,需要在插入节点后更新当前节点的高度和通过旋转来重新达到平衡。需要注意的是,更新节点的 *** 作是不会改变高度还有破坏平衡。

代码如下:

//更新 public AVLNode put (int key, Object value) { return doPut(root,key,value); } private AVLNode doPut(AVLNode node, int key, Object value) { if (node == null) { return new AVLNode(key,value); } if (node.key == key) { node.value = value; return node; } if (node.key > key) { node.left = doPut(node.left,key,value); }else { node.right = doPut(node.right,key,value); } updateHeight(node); return balance(node); }

        3.7 删除节点 remove (AVLNode node)

        使用递归实现删除节点思路:

        (1)node == null

        (2)没有找到 key

        (3)找到 key 1) 没有 2)只有一个孩子 3)有两个孩子

        (4)更新高度

        (5)balance

代码如下:

//删除 public AVLNode remove (int key) { return doRemove(root,key); } private AVLNode doRemove (AVLNode node,int key) { if (node == null) { return null; } if (node.key > key) { node.left = doRemove(node.left,key); } else if (node.key < key) { node.right = doRemove(node.right,key); }else { if (node.left == null && node.right == null) { return null; } else if (node.right == null) { node = node.left; } else if (node.left == null) { node = node.right; }else { AVLNode p = node.right; while (p.left != null) { p = p.left; } p.right = doRemove(node.right,p.key); p.left = node.left; node = p; } } updateHeight(node); return balance(node); }

        4.0 实现 AVLTree 核心方法的完整代码

public class AVLTree { AVLNode root = null; static class AVLNode { int key; Object value; AVLNode left; AVLNode right; int height = 1; public AVLNode(int key, Object value) { this.key = key; this.value = value; } public AVLNode(int key, Object value, AVLNode left, AVLNode right) { this.key = key; this.value = value; this.left = left; this.right = right; } } //获取当前节点的高度 private int height (AVLNode node) { return node == null ? 0 : node.height; } //更新当前的高度 private void updateHeight (AVLNode node) { node.height = Integer.max(height(node.left),height(node.right)) + 1; } //平衡因子 private int bf (AVLNode node) { return height(node.left) - height(node.right); } //左旋 private AVLNode leftRotate (AVLNode node) { AVLNode r = node.right; node.right = r.left; r.left = node; updateHeight(node); updateHeight(r); return r; } //右旋 private AVLNode rightRotate (AVLNode node) { AVLNode l = node.left; node.left = l.right; l.right = node; updateHeight(node); updateHeight(l); return l; } //左右旋 private AVLNode leftRightRotate (AVLNode node) { AVLNode l = node.left; node.left = leftRotate(l); return rightRotate(node); } //右左旋 private AVLNode rightLeftRotate (AVLNode node) { AVLNode r = node.right; node.right = rightRotate(r); return leftRotate(node); } //检查节点是否失衡,重新平衡代码 private AVLNode balance (AVLNode node) { if(node == null) { return null; } if (bf(node) > 1 && bf(node.left) >= 0) { return rightRotate(node); } else if (bf(node) > 1 && bf(node.left) < 0) { return leftRightRotate(node); } else if (bf(node) < -1 && bf(node.right) <= 0) { return leftRotate(node); }else if (bf(node) < -1 && bf(node.right) > 0) { return rightLeftRotate(node); } return node; } //更新 public AVLNode put (int key, Object value) { return doPut(root,key,value); } private AVLNode doPut(AVLNode node, int key, Object value) { if (node == null) { return new AVLNode(key,value); } if (node.key == key) { node.value = value; return node; } if (node.key > key) { node.left = doPut(node.left,key,value); }else { node.right = doPut(node.right,key,value); } updateHeight(node); return balance(node); } //删除 public AVLNode remove (int key) { return doRemove(root,key); } private AVLNode doRemove (AVLNode node,int key) { if (node == null) { return null; } if (node.key > key) { node.left = doRemove(node.left,key); } else if (node.key < key) { node.right = doRemove(node.right,key); }else { if (node.left == null && node.right == null) { return null; } else if (node.right == null) { node = node.left; } else if (node.left == null) { node = node.right; }else { AVLNode p = node.right; while (p.left != null) { p = p.left; } p.right = doRemove(node.right,p.key); p.left = node.left; node = p; } } updateHeight(node); return balance(node); } }

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上一篇 2024-01-21

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