AVL 树

1.AVL树的概念

        二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树，查找元素相当于在顺序表中搜索元素，效率低下。因此，两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii 和E.M.Landis在1962年发明了一种解决上述问题的方法：当向二叉搜索树中插入新结点后，如果能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整)，即可降低树的高度，从而减少平均搜索长度。

 一棵AVL树或者是空树，或者是具有以下性质的二叉搜索树：

        它的左右子树都是AVL树；

        左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)；

如果一棵二叉搜索树是高度平衡的，它就是AVL树。如果它有n个结点，其高度可保持在 O(log_2 n)，搜索时间复杂度O(log_2 n)。

2.AVL树节点的定义

template<class T>
struct AVLTreeNode
{
 AVLTreeNode(const T& data)
     : _pLeft(nullptr), _pRight(nullptr), _pParent(nullptr)
 , _data(data), _bf(0)
 {}
 AVLTreeNode<T>* _pLeft;   // 该节点的左孩子
 AVLTreeNode<T>* _pRight;  // 该节点的右孩子
 AVLTreeNode<T>* _pParent; // 该节点的双亲
 T _data;
 int _bf;                  // 该节点的平衡因子
};

3. AVL树的插入

AVL树就是在二叉搜索树的基础上引入了平衡因子，因此AVL树也可以看成是二叉搜索树。那么 AVL树的插入过程可以分为两步：

1. 按照二叉搜索树的方式插入新节点

2. 调整节点的平衡因子

bool Insert(const T& data)
{
    // 1. 先按照二叉搜索树的规则将节点插入到AVL树中
    // ...
    
    // 2. 新节点插入后，AVL树的平衡性可能会遭到破坏，此时就需要更新平衡因子，并检测是否
破坏了AVL树
    //   的平衡性
    
 /*
 pCur插入后，pParent的平衡因子一定需要调整，在插入之前，pParent
 的平衡因子分为三种情况：-1，0, 1, 分以下两种情况：
  1. 如果pCur插入到pParent的左侧，只需给pParent的平衡因子-1即可
  2. 如果pCur插入到pParent的右侧，只需给pParent的平衡因子+1即可
  
 此时：pParent的平衡因子可能有三种情况：0，正负1， 正负2
  1. 如果pParent的平衡因子为0，说明插入之前pParent的平衡因子为正负1，插入后被调整
成0，此时满足
     AVL树的性质，插入成功
  2. 如果pParent的平衡因子为正负1，说明插入前pParent的平衡因子一定为0，插入后被更
新成正负1，此
     时以pParent为根的树的高度增加，需要继续向上更新
  3. 如果pParent的平衡因子为正负2，则pParent的平衡因子违反平衡树的性质，需要对其进
行旋转处理
 */
 while (pParent)
 {
        // 更新双亲的平衡因子
 if (pCur == pParent->_pLeft)
 pParent->_bf--;
 else
 pParent->_bf++;
 // 更新后检测双亲的平衡因子
 if (0 == pParent->_bf)
       {    
            break;
       }
 else if (1 == pParent->_bf || -1 == pParent->_bf)
 {
              // 插入前双亲的平衡因子是0，插入后双亲的平衡因为为1 或者 -1 ，说明以双亲
为根的二叉树
              // 的高度增加了一层，因此需要继续向上调整
 pCur = pParent;
 pParent = pCur->_pParent;
 }
 else
 {
 // 双亲的平衡因子为正负2，违反了AVL树的平衡性，需要对以pParent
 // 为根的树进行旋转处理
if(2 == pParent->_bf)
             {
                  // ...
             }
              else
             {
                  // ...
             }
 }
 }
 return true;
}

4. AVL树的旋转

如果在一棵原本是平衡的AVL树中插入一个新节点，可能造成不平衡，此时必须调整树的结构， 使之平衡化。根据节点插入位置的不同，AVL树的旋转分为四种：

1. 新节点插入较高左子树的左侧---左左：右单旋

/*
  上图在插入前，AVL树是平衡的，新节点插入到30的左子树(注意：此处不是左孩子)中，30左
子树增加
  了一层，导致以60为根的二叉树不平衡，要让60平衡，只能将60左子树的高度减少一层，右子
树增加一层，
  即将左子树往上提，这样60转下来，因为60比30大，只能将其放在30的右子树，而如果30有
右子树，右子树根的值一定大于30，小于60，只能将其放在60的左子树，旋转完成后，更新节点
的平衡因子即可。在旋转过程中，有以下几种情况需要考虑：
  1. 30节点的右孩子可能存在，也可能不存在
  2. 60可能是根节点，也可能是子树
     如果是根节点，旋转完成后，要更新根节点
     如果是子树，可能是某个节点的左子树，也可能是右子树
     
同学们再此处可举一些详细的例子进行画图，考虑各种情况，加深旋转的理解
*/
void _RotateR(PNode pParent)
{
    // pSubL: pParent的左孩子
    // pSubLR: pParent左孩子的右孩子，注意：该
 PNode pSubL = pParent->_pLeft;
 PNode pSubLR = pSubL->_pRight;
    // 旋转完成之后，30的右孩子作为双亲的左孩子
 pParent->_pLeft = pSubLR;
    // 如果30的左孩子的右孩子存在，更新亲双亲
 if(pSubLR)
 pSubLR->_pParent = pParent;
    // 60 作为 30的右孩子
pSubL->_pRight = pParent;
    
    // 因为60可能是棵子树，因此在更新其双亲前必须先保存60的双亲
 PNode pPParent = pParent->_pParent;
    
    // 更新60的双亲
 pParent->_pParent = pSubL;
    
    // 更新30的双亲
 pSubL->_pParent = pPParent;
    // 如果60是根节点，根新指向根节点的指针
 if(NULL == pPParent)
 {
 _pRoot = pSubL;
 pSubL->_pParent = NULL;
 }
 else
 {
         // 如果60是子树，可能是其双亲的左子树，也可能是右子树
 if(pPParent->_pLeft == pParent)
 pPParent->_pLeft = pSubL;
 else
 pPParent->_pRight = pSubL;
 }
    // 根据调整后的结构更新部分节点的平衡因子
 pParent->_bf = pSubL->_bf = 0;
}

2. 新节点插入较高右子树的右侧---右右：左单旋

实现及情况考虑可参考右单旋。

3. 新节点插入较高左子树的右侧---左右：先左单旋再右单旋

将双旋变成单旋后再旋转，即：先对30进行左单旋，然后再对90进行右单旋，旋转完成后再考虑平衡因子的更新。

// 旋转之前，60的平衡因子可能是-1/0/1，旋转完成之后，根据情况对其他节点的平衡因子进
行调整
void _RotateLR(PNode pParent)
{
 PNode pSubL = pParent->_pLeft;
 PNode pSubLR = pSubL->_pRight;
    
    // 旋转之前，保存pSubLR的平衡因子，旋转完成之后，需要根据该平衡因子来调整其他节
点的平衡因子
 int bf = pSubLR->_bf;
    
    // 先对30进行左单旋
 _RotateL(pParent->_pLeft);
    
    // 再对90进行右单旋
 _RotateR(pParent);
 if(1 == bf)
 pSubL->_bf = -1;
 else if(-1 == bf)
 pParent->_bf = 1;
}

4. 新节点插入较高右子树的左侧---右左：先右单旋再左单旋

参考右左双旋。

总结：

假如以pParent为根的子树不平衡，即pParent的平衡因子为2或者-2，分以下情况考虑

1. pParent的平衡因子为2，说明pParent的右子树高，设pParent的右子树的根为pSubR

         当pSubR的平衡因子为1时，执行左单旋

        当pSubR的平衡因子为-1时，执行右左双旋

2. pParent的平衡因子为-2，说明pParent的左子树高，设pParent的左子树的根为pSubL

        当pSubL的平衡因子为-1是，执行右单旋

        当pSubL的平衡因子为1时，执行左右双旋

旋转完成后，原pParent为根的子树个高度降低，已经平衡，不需要再向上更新。

5.AVL树的验证

AVL树是在二叉搜索树的基础上加入了平衡性的限制，因此要验证AVL树，可以分两步：

1. 验证其为二叉搜索树

        如果中序遍历可得到一个有序的序列，就说明为二叉搜索树

2. 验证其为平衡树

        每个节点子树高度差的绝对值不超过1(注意节点中如果没有平衡因子)

        节点的平衡因子是否计算正确

int _Height(PNode pRoot);
bool _IsBalanceTree(PNode pRoot)
{
 // 空树也是AVL树
 if (nullptr == pRoot) return true;
    
 // 计算pRoot节点的平衡因子：即pRoot左右子树的高度差
 int leftHeight = _Height(pRoot->_pLeft);
 int rightHeight = _Height(pRoot->_pRight);
 int diff = rightHeight - leftHeight;
// 如果计算出的平衡因子与pRoot的平衡因子不相等，或者
 // pRoot平衡因子的绝对值超过1，则一定不是AVL树
 if (diff != pRoot->_bf || (diff > 1 || diff < -1))
 return false;
 // pRoot的左和右如果都是AVL树，则该树一定是AVL树
 return _IsBalanceTree(pRoot->_pLeft) && _IsBalanceTree(pRoot-
>_pRight);
 }