PAT 1066. Root of AVL Tree (25)

AVL树插入与平衡调整
本文介绍AVL树的基本概念及其自我平衡特性。通过一系列插入操作演示如何维持AVL树的高度平衡,并提供了完整的C++代码实现。适用于理解AVL树的平衡调整机制。

 

An AVL tree is a self-balancing binary search tree. In an AVL tree, the heights of the two child subtrees of any node differ by at most one; if at any time they differ by more than one, rebalancing is done to restore this property. Figures 1-4 illustrate the rotation rules.

    

 

    

Now given a sequence of insertions, you are supposed to tell the root of the resulting AVL tree.

 

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains a positive integer N (<=20) which is the total number of keys to be inserted. Then N distinct integer keys are given in the next line. All the numbers in a line are separated by a space.

Output Specification:

For each test case, print the root of the resulting AVL tree in one line.

Sample Input 1:

5
88 70 61 96 120

Sample Output 1:

70

Sample Input 2:

7
88 70 61 96 120 90 65

Sample Output 2:

88

AVL树的旋转。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn = 101000;
struct Node {
  int val;
  int son[2];
  int height;
}s[maxn];
int root, sz;
int n;

int add(int x) {
  s[sz].val = x;
  s[sz].son[0] = s[sz].son[1] = -1;
  s[sz].height = 0;
  sz ++;
  return sz - 1;
}

int Height(int id) {
  if(id == -1) return -1;
  return s[id].height;
}

int R(int k2) {
  int k1 = s[k2].son[0];
  s[k2].son[0] = s[k1].son[1];
  s[k1].son[1] = k2;
  s[k2].height = max(Height(s[k2].son[0]), Height(s[k2].son[1])) + 1;
  s[k1].height = max(Height(s[k1].son[0]), Height(s[k1].son[1])) + 1;
  return k1;
}

int L(int k2) {
  int k1 = s[k2].son[1];
  s[k2].son[1] = s[k1].son[0];
  s[k1].son[0] = k2;
  s[k2].height = max(Height(s[k2].son[0]), Height(s[k2].son[1])) + 1;
  s[k1].height = max(Height(s[k1].son[0]), Height(s[k1].son[1])) + 1;
  return k1;
}

int RL(int k3) {
  int k1 = s[k3].son[1];
  s[k3].son[1] = R(k1);
  return L(k3);
}

int LR(int k3) {
  int k1 = s[k3].son[0];
  s[k3].son[0] = L(k1);
  return R(k3);
}

int Insert(int id, int val) {
  if(id == -1) {
    id = add(val);
  } else if(val < s[id].val) {
    s[id].son[0] = Insert(s[id].son[0], val);
    if(Height(s[id].son[0]) - Height(s[id].son[1]) == 2) { // 需要调整
      if(val < s[s[id].son[0]].val) id = R(id);
      else id = LR(id);
    }
  } else {
    s[id].son[1] = Insert(s[id].son[1], val);
    if(Height(s[id].son[1]) - Height(s[id].son[0]) == 2) { // 需要调整
      if(val > s[s[id].son[1]].val) id = L(id);
      else id = RL(id);
    }
  }
  s[id].height = max(Height(s[id].son[0]), Height(s[id].son[1])) + 1;
  return id;
}

int main() {
  scanf("%d", &n);
  root = -1;
  for(int i = 1; i <= n; i ++) {
    int x;
    scanf("%d", &x);
    root = Insert(root, x);
   // cout << root << endl;
  }
  cout << s[root].val << endl;
  return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zufezzt/p/8674599.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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