PAT甲级1066

AVL树构建与旋转详解

PAT甲级1066

题目:
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.
在这里插入图片描述

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

题目大意:给出一组数据,建立AVL,打印最终的根节点
简单的建AVL过程,注意左旋右旋以及插入功能里要传入引用

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

struct node{
	int data,height;
	node *left,*right;
};
typedef node* Node;
int getHeight(Node root){	//获得当前节点高度
	if(root==NULL) return 0;
	return root->height;
}
int getBalanceFactor(Node root){	//获取平衡因子
	return getHeight(root->left)-getHeight(root->right);
}
void updateHeight(Node root){	//更新树高
	root->height=max(getHeight(root->left),getHeight(root->right))+1;
}
void leftRotation(Node &root){	//左旋
	Node tmp=root->right;
	root->right=tmp->left;
	tmp->left=root;
	updateHeight(root);
	updateHeight(tmp);
	root=tmp;
}
void rightRotation(Node &root){	//右旋
	Node tmp=root->left;
	root->left=tmp->right;
	tmp->right=root;
	updateHeight(root);
	updateHeight(tmp);
	root=tmp;
}
Node newNode(int data){
	Node root=new node;
	root->data=data,root->height=1;
	root->left=root->right=NULL;
	return root;
}
void insert(Node &root,int data){
	if(root==NULL){
		root=newNode(data);
		return ;
	}
	if(data<root->data){
		insert(root->left,data);
		updateHeight(root);
		if(getBalanceFactor(root)==2){	//若在左子树中插入节点使得整棵树不平衡
			if(getBalanceFactor(root->left)==1){	//在左子树的左子树中插入节点不平衡,LL型
				rightRotation(root);
			}else if(getBalanceFactor(root->left)==-1){	//在左子树的右子树中插入节点不平衡,LR型
				leftRotation(root->left);
				rightRotation(root);
			}
		}
	}else{
		insert(root->right,data);
		updateHeight(root);
		if(getBalanceFactor(root)==-2){	//若在右子树中插入节点使得整棵树不平衡
			if(getBalanceFactor(root->right)==-1){	//在右子树的右子树中插入节点不平衡,RR型
				leftRotation(root);
			}else if(getBalanceFactor(root->right)==1){	//在右子树的左子树中插入节点不平衡,RL型
				rightRotation(root->right);
				leftRotation(root);
			}
		}
	}
}
int main(){
	int n,tmp;
	scanf("%d",&n);
	Node root=NULL;
	for(int i=0;i<n;i++){
		scanf("%d",&tmp);
		insert(root,tmp);
	}
	printf("%d",root->data);
	system("pause");
	return 0;
}
### 关于 PAT 甲级 1024 题目 PAT (Programming Ability Test) 是一项编程能力测试,其中甲级考试面向有一定编程基础的学生。对于 PAT 甲级 1024 题目,虽然具体题目描述未直接给出,但从相似类型的题目分析来看,这类题目通常涉及较为复杂的算法设计。 #### 数据结构的选择与实现 针对此类问题,常用的数据结构包括但不限于二叉树节点定义: ```cpp struct Node { int val; Node* lchild, *rchild; }; ``` 此数据结构用于表示二叉树中的节点[^1]。通过这种方式构建的二叉树能够支持多种遍历操作,如前序、中序和后序遍历等。 #### 算法思路 当处理涉及到图论的问题时,深度优先搜索(DFS)是一种常见的解题策略。特别是当需要寻找最优路径或访问尽可能多的节点时,结合贪心算法可以在某些情况下提供有效的解决方案[^2]。 #### 输入输出格式说明 根据以往的经验,在解决 PAT 类型的问题时,输入部分往往遵循特定模式。例如,给定 N 行输入来描述每个节点的信息,每行按照如下格式:“Address Data Next”,这有助于理解如何解析输入并建立相应的数据模型[^4]。 #### 数学运算示例 有时也会遇到基本算术表达式的求值问题,比如分数之间的加减乘除运算。下面是一些简单的例子展示不同情况下的计算结果: - \( \frac{2}{3} + (-2) = -\frac{7}{3}\) -2) = -\frac{4}{3}\) - \( \frac{2}{3} ÷ (-2) = -\frac{1}{3}\) 这些运算是基于样例提供的信息得出的结果[^3]。
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