树·AVL树/平衡二叉树
1、AVL树
带有平衡条件的二叉查找树,所以它必须满足条件:
1 是一棵二叉查找树
2 满足平衡条件
1.1 平衡条件:
1)严格的平衡条件:每个节点都必须有相同高度的左子树和右子树(过于严格而不被使用)。
2)AVL树的平衡条件:每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树(空树的高度定义为-1)
1.2 特点:
严格的高度平衡,使得AVL树在查找时耗费时间更少。它理论上的时间复杂度为O(logN)。
虽然二叉查找树的平均时间也为O(logN),但是二叉查找树并不平衡,它的最坏情况是所有的子节点都只含有左子树,或者都只含有右子树,这种情况下,它的查找耗费的时间为O(N)。而平衡的AVL树可以避免这种极端情况。

2、AVL树的高度和最少节点个数S(h)的函数
2.1)假设一棵AVL树的最少节点数为S(h),h为树的高度。
2.2) 根据平衡条件,左右子树的高度最多差1,假设左子树的高度为h-1,右子树的高度为h-2。
2.3)根据2.2假设,节点总数=左子树节点数+右子树节点数+1。 ==》 S(h) = S(h-1) + S(h-2) +1
根据斐波拉契数可知,AVL树的节点个数与该数列密切相关。
高度为h的AVL树的最少节点总数:S(h) = S(h-1) + S(h-2) +1
3、维持AVL的平衡条件:旋转
根据AVL树的定义,它是带有平衡条件的查找树。平衡条件限制了它的每个节点的左右子树的高度差不能大于1,那么对于二叉树来说,插入操作是经常会出现的。当向一棵树插入一个节点时,难免会破坏AVL树的平衡条件,
比如:

在左图的AVL树中插入节点6,根据查找树的插入条件,节点6只能作为节点7度左子树。那么对于以8为父节点的子树来说,8的左子树的高度为2,右子树的高度为0,相差大于1。所以右图不再是AVL树。即失去了其存在的优势,不平衡的二叉查找树,时间复杂度增加。
所以我们需要在插入节点时,重新校验树的平衡条件,在必要时调整树的结构,使其保持为AVL树。这个简单的调整,我们称之为旋转!
我们把需要重新平衡的节点称为α(如上图的节点8),二叉树最多只有2个节点,而且不满足平衡条件,则α节点的左右子树高度差为2。容易看出,这种不平衡可能出现在下面4种情况。
1.对α的左儿子的左子树进行一次插入。(如上图,对节点8的左儿子7的左子树6进行一次插入)
2.对α的左儿子的右子树进行一次插入。
3.对α的右儿子的左子树进行一次插入。
4.对α的右儿子的右子树进行一次插入。
对于第1,4种情况,我们可以用单旋转进行平衡,对于2,3种情况,我们用双旋转进行平衡。
4、单旋转
很多时候,对于旋转还有另一种说法,左旋和右旋。顺便解释一下单旋转,双旋转,左旋,右旋的联系和区别。
1、第一种情况:对α的左儿子的左子树进行一次插入。

在原来的平衡AVL树上增加节点f,如上图!可见在增加了节点f之后,对应情况,对a节点的左儿子b的左子树c进行插入f。让a节点变得不再是平衡AVL树,这时候,我们对a树进行操作,使得它重新平衡。
操作的原理:我们把过深的树上移一层,把高层往下移一层。使之重新平衡。
如图:

讲解:在x树中,开始是平衡的,在左子树进行插入之后不再,x树不再平衡。为了使得x树平衡,我们采用的是右旋方法,旋转不平衡的子树,使得重新平衡。此处采用右旋一次,叫做单旋转。
2、第二种情况:对α的右儿子的右子树进行一次插入。
这种情况跟第一种一个样子。如图:对一棵平衡二叉树插入5,6两个节点。


5、双旋转
顾名思义:双旋转要用到左旋和右旋的组合,或者单方向2次旋转。
3、第三种情况:对α的右儿子的左子树进行一次插入。
如图:简单双旋转

讲解:在插入节点15之后,Z树变得不再平衡,这时,我们采用左旋或者右旋都明显的不能让树重新平衡,所以结合起来使用。我们的目的,是使得右子树降低一层高度。如果我们能使用左旋或者右旋即可达到目的,但是现在的样子明显不行,所以第一次旋转的目标:使得树可以使用一次旋转而重新平衡。为了让节点7,15,16重新排列,我们假设存在虚拟节点C,帮助我们理解第一次右旋。而后再进行左旋。所以这是一次“右-左双旋转”!
4、第四种情况:对α的左儿子的右子树进行一次插入。
如图,在上述平衡树上插入节点:14;

6、Java描述单旋转和双旋转:
代码地址:
https://github.com/dhcao/dataStructuresAndAlgorithm/tree/master/src/chapterFour
单旋转:右旋
/**
* desc:看懂上面的图,再看代码:参看第一种。
* 假设:k2树不再平衡,在k2的左儿子k1的左子树进行插入,导致k2子树不再平衡。采用右旋转
* 右旋转:
* 1.用k2的左子树k1来代替k2的位置。(k2丢失左子树)
* 2.让k2成为k1的右子树。
* 3.k1的右子树,重新成为k2的左子树。
*
* @auther: dhcao
*/
private AvlNode<T> rotateWithLeftChild(AvlNode<T> k2) { AvlNode<T> k1 = k2.left; k2.left = k1.right;
k1.right = k2;
// height方法返回该子树的 高
k2.height = Math.max(height(k2.left), height(k2.right)) + 1;
k1.height = Math.max(height(k1.left), k2.height) + 1;
return k1;
}
双旋转:右-左双旋
private AvlNode<T> doubleWithLeftChild(AvlNode<T> k3) {
k3.left = rotateWithLeftChild(k3.left);
return rotateWithLeftChild(k3);
}
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