平衡二叉搜索树的实现

概念介绍

• AVL树可以将高度控制在o(logn)以内
• 平衡因子
  • 左孩子树高 - 右孩子树高
  • AVL就是平衡因子受限的搜索树,其中各个节点的平衡因子的绝对值不超过1
• 等价二叉搜索树
  • 两个二叉搜索树的中序遍历序列相同，则称它们等价；这个平衡算法的依据
• 重新平衡的方法
  • AVL的insert,remove导致的失衡通过单旋和双旋的方式实现重新平衡
• 失衡传播
  • AVL树删除节点重新平衡之后,祖先可能失衡，这时候需要由下而上的进行重新平衡操作
• 统一平衡算法rotateAt
  • 不在乎旋转的过程，而是穷举了旋转过后所有的情况；对，就是根据旋转之后的各个节点的位置关系做出来的
  • 平衡是3个节点(祖g 父p 子v)和四个子树的关系，而他们组合在一起总是可以实现下面的模型
• zip 顺时针旋转
  
• zap – zip 双旋转
  
• zap
  
• zip – zap
  

代码实现

• AVL树

// 引入搜索二叉树
#include <BstTree.h>

// 理想平衡条件 (左右孩子的高度一样)
#define Balanced(x) (stature((x).rc) == stature((x).lc))

// 平衡因子
#define BalFac(x) (stature((x).lc) - stature((x).rc))

// AVL平衡条件
#define AvlBalanced(x) (BalFac(x) > -2 && BalFac(x) < 2)

// 找到失衡节点g(x)对应的孩子和孩子的孩子
template<typename T> BinNodePosi(T) tallerChild(BinNodePosi(T) x) {
    // 取孩子高度最高的那个,一样高的时候取同侧的那个
    if (stature(x->lc) > stature(x->rc)){
        return x->lc;
    }

    if (stature(x->lc) < stature(x->rc)) {
        return x->rc;
    }

    // 取同侧孩子
    return IsLChild(*x) ? x->lc : x->rc;
}

// 定义平衡二叉树模板类
template <typename T> class AVL:public BST {
public :
    BinNodePosi(T) insert(T const & e); // 插入(重写)
    // 删除(重写)
    bool remove(T const& e);
};

// 二叉平衡树 插入操作
template <typename T> BinNodePosi(T) AVL<T>::insert(const T &e) {
    // e存在的话 没有插入的必要
    BinNodePosi(T) x = serach(e);
    if (x) {
        return x;
    }

    // 插入新节点
    BinNodePosi(T) new_child = new BinNode<T>(e, _hot);
    _size ++;

    // 解决因插入数据而导致的失衡的问题
    BinNodePosi(T) g = _hot;
    for (; g; g= g->parent){
        // 节点失衡
        if (!AvlBalanced(*g)){
            // 失衡节点的孙子节点
            BinNodePosi(T) v = tallerChild(tallerChild(g));
            FromParentTo(*g) = rotateAt(v);

            // 此时子树高度复原，g祖先的高度也是会复原, 调整结束
            break;
        } else {
            // 即使未失衡但是高度也可能变化
            updateHeight(g);
        }
    }

    return new_child;
}

// 删除算法
template <typename T> bool AVL::remove(const T &e) {
    // 如果不存在 则不需要删除
    BinNodePosi(T)& x = search(e);
    if (!x) {
        return false;
    }

    // 按照二叉搜索树的规则删除
    removeAt(x, _hot);
    --size;

    // 平衡祖先节点
    BinNodePosi(T) g = _hot;
    for (; g ; g = g->parent) {
        // 失衡节点使用3+4平衡算法平衡
        if (!AvlBalanced(g)) {
            BinNodePosi(T) v = tallerChild(tallerChild(g));

            // 执行平衡算法，将新子树关联到原父亲;   但是g的位置也要更新成子树根节点
            g = FromParentTo(*g) = rotateAt(v);

            // 删除节点会造成祖先节点失衡传播,所以还是需要进行后续的轮询
        }

        // 即使未失衡但是高度也可能变化
        updateHeight(g);
    }

    return true;
}

• 二叉搜索树

// 引入二叉树
#include "BinTree.h"

//定义二叉搜索树模板类
template<typename T>
class BST : public BinTree {
protected:
    // 命中节点的父亲
    BinNodePosi(T)_hot;

    // 按照3+4结构连接3个节点和四颗子树
    BinNodePosi(T)connect34(BinNodePosi(T) a, BinNodePosi(T) b, BinNodePosi(T) c, BinNodePosi(T) T0,
                            BinNodePosi(T) T1, BinNodePosi(T) T2, BinNodePosi(T) T3);

    // 对父亲祖父做同意旋转调整
    BinNodePosi(T)rotateAt(BinNodePosi(T)x);

public:
    // 基本接口
    // 查找
    virtual BinNodePosi(T)&search(T const &e);

    // 插入
    virtual BinNodePosi(T)insert(T const &e);

    // 删除
    virtual bool remove(T const &e);
};

// 二叉搜索树查找
template<typename T>
BinNodePosi(T)& BST::search(T const &e) {
    return searchIn(_root, _hot = NULL, e);
}

// 递归查找
template <typename T> BinNodePosi(T)& searchIn(BinNodePosi(T)& v, BinNodePosi(T) & hot, T const &e){
    // 递归基
    if (!v || v->data == e) {
        return v;
    }

    // 设置父指针
    hot = v;

    // 做减法
    v = e > v->data ? v->rc : v->lc;
    return searchIn(v, hot, e);
}

// 插入操作
template <typename T> BinNodePosi(T) BST<T>::insert(const T &e) {
    BinNodePosi(T) x = search(e);
    // 如果已经存在 则没有意义
    if (x) {
        return x;
    }

    // 创建新节点
    x = new BinNode(e, hot);

    // 更新规模
    _size++;

    // 更新x祖先高度
    updateHeightAbove(x);

    return x;
}

// 删除算法
template <typename T> bool BST<T>::remove(const T &e) {
    BinNodePosi(T) x = search(e);

    // 目标不存在 则删除失败
    if (!x) {
        return false;
    }

    // 实施删除
    removeAt(x, _hot);

    // 更新规模
    _size --;

    // 更新祖先节点的高度
    updateHeightAbove(_hot);

    return true;
};

// 实际删除操作
template <typename T> static BinNodePosi(T) removeAt(BinNodePosi(T) &x, BinNodePosi(T) & hot) {
    // 实际被删除的节点
    BinNodePosi(T) w = x;

    // 被删除节点的替换者
    BinNodePosi(T) succ = NULL;

  // 单分支直接删除
  if (!HasLChild(x)) {
      // *x替换成右子树
      x = succ = x->rc;
  } else if (!HasRChild(x)) {
      // *x替换成其左子树
      x = succ = x->rc;
  } else {
      // 双分支 被删除的是直接后继节点
      w = w->succ();

      // 置换x和直接后继之间的数据
      swap(x->data, w->data);

      // 直接后继肯定是没有左孩子的
      FromParentTo(w) = succ = w->rc;

  }

  // 记录实际被删除的孩子的父亲
  hot = w->parent;

  // 关联hot和替换者
  if (succ) {
      succ->parent = hot;
  }

  // 释放被删除的节点
  release(w->data);
  release(w);
  return succ;
};

// BST系欸但那旋转变化统一算法, 返回调整之后局部子树根节点的位置
template <typename T> BinNodePosi(T) BST<T>::rotateAt(BinNodePosi(T) x) {
  // 父亲节点
  BinNodePosi(T) p = x->parent;

  // 祖父节点
  BinNodePosi(T) g = p->parent;

  if (IsLChild(*p)) { // zip
      if (IsLChild(*v)) { // zip--zip
          return connect34(v,p,g,v->lc, v->rc, p->rc,g->rc)
      } else {
          // zip --zap
        return connect34(p,v,g, p->lc,v->lc, v->rc, g->rc);
      }
  } else {
      if (IsRChild(*v)) {
        return connect34(g, p, v, g->lc, p->lc, v->lc, v->rc);
      } else {
        return connect34(g,v,p, g->lc, v->lc, v->rc, p->rc);
      }
  }
};

// 按照3+4的接口连接3个节点和4颗子树, 返回局部子树的根节点
template <typename T> BinNodePosi(T) BST<T>::connect34(BinNode<T> *a, BinNode<T> *b, BinNode<T> *c, BinNode<T> *T0,
                                                       BinNode<T> *T1, BinNode<T> *T2, BinNode<T> *T3) {
    // 设置b,a,c之间关系
    b->lc = a;
    a->parent = b;
    b->rc = c;
    c->parent = b;

    // 设置a的左右孩子
    a->lc = T0;
    if (T0) {
        T0->parent = a;
    }

    a->rc = T1;
    if (T1) {
        T1->parent = a;
    }

    // 设置c的左右孩子
    c->lc = T2;
    if (T2) {
        T2->parent = c;
    }

    c->rc = T3;
    if (T3) {
        T3->parent = c;
    }

    return b;
}