内容简介:x.right = y y.left = xxx(原x.right) 插入的元素在不平衡元素的左侧的左侧插入的元素在不平衡元素的右侧的右侧
x.right = y y.left = xxx(原x.right) 插入的元素在不平衡元素的左侧的左侧
对节点y进行向右旋转操作,返回旋转后新的根节点x
y x
/ \ / \
x T4 向右旋转 (y) z y
/ \ - - - - - - - -> / \ / \
z T3 T1 T2 T3 T4
/ \
T1 T2
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实现
private Node rightRotate(Node y){
Node x = y.left;
Node T3 = x.right;
//向右旋转过程
x.right = y;
y.left = T3;
// 更新height
y.height = Math.max(getHeight(y.left), getHeight(y.right)) + 1;
x.height = Math.max(getHeight(x.left), getHeight(x.right)) + 1;
return x;
}
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三、左旋转
插入的元素在不平衡元素的右侧的右侧
对节点y进行向左旋转操作,返回旋转后新的根节点x
y x
/ \ / \
T1 x 向左旋转 (y) y z
/ \ - - - - - - - -> / \ / \
T2 z T1 T2 T3 T4
/ \
T3 T4
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代码实现
private Node leftRotate(Node y) {
Node x = y.right;
Node T2 = x.left;
// 向左旋转过程
x.left = y;
y.right = T2;
// 更新height
y.height = Math.max(getHeight(y.left), getHeight(y.right)) + 1;
x.height = Math.max(getHeight(x.left), getHeight(x.right)) + 1;
return x;
}
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四、平衡维护
// 向以node为根的二分搜索树中插入元素(key, value),递归算法
// 返回插入新节点后二分搜索树的根
private Node add(Node node, K key, V value){
if(node == null){
size ++;
return new Node(key, value);
}
if(key.compareTo(node.key) < 0)
node.left = add(node.left, key, value);
else if(key.compareTo(node.key) > 0)
node.right = add(node.right, key, value);
else // key.compareTo(node.key) == 0
node.value = value;
// 更新height
node.height = 1 + Math.max(getHeight(node.left), getHeight(node.right));
// 计算平衡因子
int balanceFactor = getBalanceFactor(node);
// 平衡维护
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) >= 0)
return rightRotate(node);
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) <= 0)
return leftRotate(node);
return node;
}
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五、 LL RR
- LL 插入的元素在不平衡元素的左侧的左侧
- RR 插入的元素在不平衡元素的右侧的右侧
- LR 插入的元素在不平衡元素的左侧的右侧
- RL 插入的元素在不平衡元素的右侧的左侧
//LL 插入的元素在不平衡元素的左侧的左侧
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) >= 0)
return rightRotate(node);
// RR 插入的元素在不平衡元素的右侧的右侧
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) <= 0)
return leftRotate(node);
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1. LR -> LL
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) < 0) {
node.left = leftRotate(node.left);
return rightRotate(node);
}
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2. RL -> RR
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) > 0) {
node.right = rightRotate(node.right);
return leftRotate(node);
}
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六、删除元素
private Node remove(Node node, K key){
if( node == null )
return null;
Node retNode;
if( key.compareTo(node.key) < 0 ){
node.left = remove(node.left , key);
retNode = node;
}
else if(key.compareTo(node.key) > 0 ){
node.right = remove(node.right, key);
retNode = node;
}
else{ // key.compareTo(node.key) == 0
// 待删除节点左子树为空的情况
if(node.left == null){
Node rightNode = node.right;
node.right = null;
size --;
retNode = rightNode;
}
// 待删除节点右子树为空的情况
else if(node.right == null){
Node leftNode = node.left;
node.left = null;
size --;
retNode = leftNode;
}
// 待删除节点左右子树均不为空的情况
else{
// 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点
// 用这个节点顶替待删除节点的位置
Node successor = minimum(node.right);
successor.right = remove(node.right, successor.key);
successor.left = node.left;
node.left = node.right = null;
retNode = successor;
}
}
if(retNode == null)
return null;
// 更新height
retNode.height = 1 + Math.max(getHeight(retNode.left), getHeight(retNode.right));
// 计算平衡因子
int balanceFactor = getBalanceFactor(retNode);
// 平衡维护
// LL
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) >= 0)
return rightRotate(retNode);
// RR
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) <= 0)
return leftRotate(retNode);
// LR
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) < 0) {
retNode.left = leftRotate(retNode.left);
return rightRotate(retNode);
}
// RL
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) > 0) {
retNode.right = rightRotate(retNode.right);
return leftRotate(retNode);
}
return retNode;
}
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以上所述就是小编给大家介绍的《数据结构-AVL 左旋和右旋》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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