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【数据结构】AVL树

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ZLRRLZ
发布2025-07-18 08:54:17
发布2025-07-18 08:54:17
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1. AVL的概念

• AVL树得名于它的发明者G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis是两个前苏联的科学家,他们在1962年的论文《An algorithm for the organization of information》中发表了它。 • AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树:AVL是一颗空树,或者具备下列性质的二叉搜索树:它的左右子树都是AVL树(左右子树也满足AVL一系列特性),且左右子树的高度差的绝对值不超过1。AVL树是一颗高度平衡搜索二叉树,通过控制高度差去控制平衡。

AVL本身是二叉搜索树,但是由于之前二叉搜索树部分,我们所讨论的可能出现的节点插入在一侧的情况,使得二叉搜索树的性能退化。这里AVL树通过上述自身控制高度差的方式,保持二叉搜索树节点分布均衡,保持平衡,避免最坏情况的发生。

• AVL控制高度差的方式有很多,这里我们采用的方法是引入一个平衡因子(balance factor)的概念,每个结点都有一个平衡因子,任何结点的平衡因子等于右子树的高度减去左子树的高度,也就是说任何结点的平衡因子等于0/1/-1。

需要明确的是AVL树的实现并不是必须要平衡因子,但是有了平衡因子可以更方便我们去进行观察和控制树是否平衡,就像一个风向标一样。

• 思考一下为什么AVL树是高度平衡搜索二叉树,要求高度差不超过1,而不是高度差是0呢?0不是更好的平衡吗? 画画图分析我们发现,不是不想这样设计,而是有些情况是做不到高度差是0的。比如一棵树是2个结点,4个结点等情况下,高度差最好就是1,无法做到高度差是0。

• 通过控制高度差,AVL树的节点分布较为均衡,整体结点数量和分布和完全二叉树类似,高度可以控制在

logN
logN

,那么增删查改的效率也可以控制在

O(logN)
O(logN)

,相比二叉搜索树有了本质的提升。

以上面两幅图为例,节点上面的数字就是它的平衡因子,等于2或-2说明这时候不满足AVL性质,我们要进行旋转,使得平衡因子重新为-1、1或0。

2. AVL树的实现

2.1 AVL树的结构

代码语言:javascript
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template<class K, class V>
struct AVLTreeNode
{
	// 需要parent指针,后续更新平衡因子可以看到
	pair<K, V> _kv;
	AVLTreeNode<K, V>* _left;
	AVLTreeNode<K, V>* _right;
	AVLTreeNode<K, V>* _parent;
	int _bf; // balance factor
	AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_kv(kv)
		, _left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _bf(0)
	{}
};
template<class K, class V>
class AVLTree
{
	typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:
	//...
private:
	Node* _root = nullptr;
};

AVL树的节点中,比起二叉搜索树,这里多增加一个指针,记录节点父节点的。,形成三叉链结构。(这里三叉链也只是其中一种实现方式。)

2.2 AVL树的插入

2.2.1 AVL树插入一个值的大概过程

1. 插入一个值按二叉搜索树规则进行插入。 2. 新增结点以后,只会影响祖先结点的高度,也就是可能会影响部分祖先结点的平衡因子,所以更新从新增结点->根结点路径上的平衡因子,实际中最坏情况下要更新到根,有些情况更新到中间就可以停止了,具体情况我们下面再详细分析。 3. 更新平衡因子过程中没有出现问题,则插入结束 4. 更新平衡因子过程中出现不平衡,需要对不平衡子树旋转,旋转后本质调平衡的同时,本质还降低了子树的高度,不会再影响上一层,所以插入结束。

2.2.2 平衡因子更新

更新原则: • 平衡因子 = 右子树高度-左子树高度 • 只有子树高度变化才会影响当前结点平衡因子。 • 插入结点,会增加高度,所以新增结点在parent的右子树,parent的平衡因子++,新增结点在parent的左子树,parent平衡因子--

• parent所在子树的高度是否变化决定了是否会继续往上更新 更新停止条件: • 更新后parent的平衡因子等于0,更新中parent的平衡因子变化为-1->0 或者 1->0,说明更新前parent子树一边高一边低,新增的结点插入在低的那边,插入后parent所在的子树高度不变,不会影响parent的父亲结点的平衡因子,更新结束。 • 更新后parent的平衡因子等于1 或 -1,更新前更新中parent的平衡因子变化为0->1 或者 0->-1,说明更新前parent子树两边一样高,新增的插入结点后,parent所在的子树一边高一边低,parent所在的子树符合平衡要求,但是高度增加了1,会影响parent的父亲结点的平衡因子,所以要继续向上更新

插入cur节点,parent左子树高度加一,因此parent的平衡因子变为-1,更新到中间结点,3为根的左右子树高度相等,3的平衡因子变为0,不会影响上一层,更新结束。

需要注明的是这里不可能出现2或-2变为1或-1的情况,因为当平衡因子为2、-2时,说明这棵树本身已经不满足AVL树性质,不是AVL树了,我们这时候在讨论插入节点的平衡因子没有意义。

更新后parent的平衡因子等于2 或 -2,更新前更新中parent的平衡因子变化为1->2 或者 -1->-2,说明更新前parent子树一边高一边低,新增的插入结点在高的那边,parent所在的子树高的那边更高了,破坏了平衡,parent所在的子树不符合平衡要求,需要旋转处理旋转的目标有两个:1、把parent子树旋转平衡。2、降低parent子树的高度,恢复到插入结点以前的高度。所以旋转后也不需要继续往上更新,插入结束。

插入cur节点,parent左子树高度加一,平衡因子变为-1,继续往上更新,更新到10结点,平衡因子为2,10所在的子树已经不平衡,需要旋转处理(下文详细讲解旋转具体规则)。

注:同上,这里也不可能出现3、-3变为2、-2的情形,这样没有意义。

• 如果不断更新,更新到根,根的平衡因子是1或-1也停止了。

最坏更新到根停止

2.2.3 插入结点及更新平衡因子的代码实现
代码语言:javascript
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bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(kv);
		return true;
	}
	Node* parent = nullptr;
	Node* cur = _root;
	while (cur)//先按二叉搜索树的规则插入
	{
		if (cur->_kv.first < kv.first)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_kv.first > kv.first)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			return false;
		}
	}
	cur = new Node(kv);
	if (parent->_kv.first < kv.first)
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else
	{
		parent->_left = cur;
	}
    //因为节点变为三叉链结构,这里我们需要链接父节点
	cur->_parent = parent;
	// 按照前文规则,更新平衡因子
	while (parent)
	{
		// 更新平衡因子
		if (cur == parent->_left)
			parent->_bf--;
		else
			parent->_bf++;
		if (parent->_bf == 0)
		{
			// 更新结束
			break;
		}
		else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
		{
			// 继续往上更新
			cur = parent;
			parent = parent->_parent;
		}
		else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
		{
			// 不平衡了,旋转处理
			break;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}
	return true;
}

2.3 旋转

2.3.1 旋转的原则

1. 保持搜索树的规则 2. 让旋转的树从不满足变平衡 3. 其次降低旋转树的高度(这样上一级的整棵树的高度不变,平衡因子不变)

旋转总共分为四种,左单旋/右单旋/左右双旋/右左双旋

说明:下面的图中,有些结点我们给的是具体值,如10和5等结点,这里是为了方便讲解,实际中是什么值都可以,只要大小关系符合搜索树的性质即可。

2.3.2 右单旋

• 本图1展示的是10为根的树,有a/b/c抽象为三棵高度为h的子树(h>=0)a/b/c均符合AVL树的要求。10可能是整棵树的根,也可能是一个整棵树中局部的子树的根。这里a/b/c是高度为h的子树,是一种概括抽象表示,他代表了所有右单旋的场景,实际右单旋形态有很多种,具体图2/图3/图4/图5进行了详细描述。 • 在a子树中插入一个新结点,导致a子树的高度从h变成h+1,不断向上更新平衡因子,导致10的平衡因子从-1变成-2,10为根的树左右高度差超过1,违反平衡规则。10为根的树左边太高了,需要往右边旋转,控制两棵树的平衡。 • 旋转核心步骤,因为5 < b子树根节点的值 < 10,将b变成10的左子树,10变成5的右子树,5变成这棵树新的根,符合二叉搜索树的规则(左子树值<根节点<右子树),5的左右子树高度相等,控制了平衡,这棵的高度恢复到了插入之前的h+2,符合旋转原则。插入的是之前10整棵树的一个局部子树,旋转后不会再影响上一层,插入结束了。这时5和10的平衡因子都为0。

图1

以上抽象出a\b\c三个子树来说明右单旋的规则,为了进一步验证规则的普适性,以下选择3中情况讨论下。

图2

图3

图4

图5

2.3.3 右单旋代码实现

图1

代码语言:javascript
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void RotateR(Node* parent)
{
	Node* subL = parent->_left;
	Node* subLR = subL->_right;
	// 需要注意除了要修改孩子指针指向,还是修改父亲指针指向新父亲
	parent->_left = subLR;
	if (subLR)
		subLR->_parent = parent;

	Node* parentParent = parent->_parent;//记录祖父节点
	subL->_right = parent;
	parent->_parent = subL;

	// parent有可能是整棵树的根,也可能是局部的子树
	// 如果是整棵树的根,要修改_root
	// 如果是局部的指针要跟上一层链接
	if (parentParent == nullptr)
	{
		_root = subL;
		subL->_parent = nullptr;
	}
	else
	{//链接上一层前需要判断父亲节点在祖父节点的左子树还是右子树中
		if (parent == parentParent->_left)
		{
			parentParent->_left = subL;
		}
		else
		{
			parentParent->_right = subL;
		}
		subL->_parent = parentParent;
	}
	parent->_bf = subL->_bf = 0;//更新平衡因子
}
2.3.4 左单旋

• 本图6展示的是10为根的树,有a/b/c抽象为三棵高度为h的子树(h>=0),a/b/c均符合AVL树的要求。10可能是整棵树的根,也可能是一个整棵树中局部的子树的根。这里a/b/c是高度为h的子树,是一种概括抽象表示,他代表了所有左单旋的场景,实际左单旋形态有很多种,具体跟上面右旋类似。 • 在a子树中插入一个新结点,导致a子树的高度从h变成h+1,不断向上更新平衡因子,导致10的平衡因子从1变成2,10为根的树左右高度差超过1,违反平衡规则。10为根的树右边太高了,需要往左边旋转,控制两棵树的平衡。 • 旋转核心步骤,因为10 < b子树的值 < 15,将b变成10的右子树,10变成15的左子树,15变成这棵树新的根,符合搜索树的规则,控制了平衡,同时这棵的高度恢复到了插入之前的h+2,符合旋转原则。如果插入之前10整棵树的一个局部子树,旋转后不会再影响上一层,插入结束了。对应10、15节点平衡因子更新为0。

图6

2.3.5 左单旋代码实现
代码语言:javascript
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void RotateL(Node* parent)
{
	Node* subR = parent->_right;
	Node* subRL = subR->_left;
	parent->_right = subRL;
	if (subRL)
		subRL->_parent = parent;
	Node* parentParent = parent->_parent;
	subR->_left = parent;
	parent->_parent = subR;

    // parent有可能是整棵树的根,也可能是局部的子树
	// 如果是整棵树的根,要修改_root
	// 如果是局部的指针要跟上一层链接
	if (parentParent == nullptr)
	{
		_root = subR;
		subR->_parent = nullptr;
	}
	else
	{
		if (parent == parentParent->_left)
		{
			parentParent->_left = subR;
		}
		else
		{
			parentParent->_right = subR;
		}
		subR->_parent = parentParent;
	}
	parent->_bf = subR->_bf = 0;//平衡因子更新为0
}
2.3.6 左右双旋

单旋主要针对的是插入在树的一边,导致树一边高的情况。

通过图7和图8可以看到,左边高时,如果插入位置不是在a子树,而是插入在b子树,b子树高度从h变成h+1,引发旋转,右单旋无法解决问题,右单旋后,我们的树依旧不平衡。右单旋解决的纯粹的左边高,但是插入在b子树中,10为跟的子树不再是单纯的左边高,对于10是左边高,但是对于5是右边高,需要用两次旋转才能解决,以5为旋转点进行一个左单旋,使树变成纯粹的一边高,再以10为旋转点进行一个右单旋,这棵树这棵树就平衡了。

图7

图8

• 图7和图8分别为左右双旋中h==0和h==1具体场景分析,下面我们将a/b/c子树抽象为高度h的AVL子树进行分析,另外我们需要把b子树的细节进一步展开为8和左子树高度为h-1的e和f子树,因为我们要对b的父亲5为旋转点进行左单旋,左单旋需要动b树中的左子树。b子树中新增结点的位置不同,平衡因子更新的细节也不同,通过观察8的平衡因子不同,这里我们要分三个场景讨论。 • 场景1:h >= 1时,新增结点插入在e子树,e子树高度从h-1并为h并不断更新8->5->10平衡因子,引发旋转,其中8的平衡因子为-1,旋转后8和5平衡因子为0,10平衡因子为1。 • 场景2:h >= 1时,新增结点插入在f子树,f子树高度从h-1变为h并不断更新8->5->10平衡因子,引发旋转,其中8的平衡因子为1,旋转后8和10平衡因子为0,5平衡因子为-1。 • 场景3:h == 0时,a/b/c都是空树,b自己就是一个新增结点,不断更新5->10平衡因子,引发旋转,其中8的平衡因子为0,旋转后8和10和5平衡因子均为0

图9

2.3.7 左右双旋代码实现
代码语言:javascript
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void RotateLR(Node* parent)
{
	Node* subL = parent->_left;
	Node* subLR = subL->_right;
	int bf = subLR->_bf;

	RotateL(parent->_left);
	RotateR(parent);

    //根据上文讲解,分情况讨论
	if (bf == 0)
	{//更新平衡因子时,虽然单旋内部也会更新,但是这里我们也需要更新
    //这是一种防御性策略
		subL->_bf = 0;
		subLR->_bf = 0;
		parent->_bf = 0;
	}
	else if (bf == -1)
	{
		subL->_bf = 0;
		subLR->_bf = 0;
		parent->_bf = 1;
	}
	else if (bf == 1)
	{
		subL->_bf = -1;
		subLR->_bf = 0;
		parent->_bf = 0;
	}
	else//代码可能由于bug,出现其他值,我们这里是防止意外的防御性代码
	{
		assert(false);
	}
}
2.3.8 右左双旋

• 跟左右双旋类似,下面我们将a/b/c子树抽象为高度h的AVL子树进行分析,另外我们需要把b子树的细节进一步展开为12和左子树高度为h-1的e和f子树,因为我们要对b的父亲15为旋转点进行右单旋,右单旋需要动b树中的右子树。b子树中新增结点的位置不同,平衡因子更新的细节也不同,通过观察12的平衡因子不同,这里我们要分三个场景讨论。、 • 场景1:h >= 1时,新增结点插入在e子树,e子树高度从h-1变为h并不断更新12->15->10平衡因子,引发旋转,其中12的平衡因子为-1,旋转后10和12平衡因子为0,15平衡因子为1。 • 场景2:h >= 1时,新增结点插入在f子树,f子树高度从h-1变为h并不断更新12->15->10平衡因子,引发旋转,其中12的平衡因子为1,旋转后15和12平衡因子为0,10平衡因子为-1。 • 场景3:h == 0时,a/b/c都是空树,b自己就是一个新增结点,不断更新15->10平衡因子,引发旋转,其中12的平衡因子为0,旋转后10和12和15平衡因子均为0

图10

2.3.9 右左双旋代码实现
代码语言:javascript
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void RotateRL(Node* parent)
{
	Node* subR = parent->_right;
	Node* subRL = subR->_left;
	int bf = subRL->_bf;
	RotateR(parent->_right);
	RotateL(parent);
	if (bf == 0)
	{
		subR->_bf = 0;
		subRL->_bf = 0;
		parent->_bf = 0;
	}
	else if (bf == 1)
	{
		subR->_bf = 0;
		subRL->_bf = 0;
		parent->_bf = -1;
	}
	else if (bf == -1)
	{
		subR->_bf = 1;
		subRL->_bf = 0;
		parent->_bf = 0;
	}
	else
	{
		assert(false);
	}
}

2.4 AVL树的查找

那二叉搜索树逻辑实现即可(左子树<根节点<右子树),搜索效率为

O(logN)
O(logN)
代码语言:javascript
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Node* Find(const K& key)
{
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (cur->_kv.first < key)
		{
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_kv.first > key)
		{
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			return cur;
		}
	}
	return nullptr;
}

2.5 AVL树平衡检测

我们实现的AVL树是否合格,我们通过检查左右子树高度差的的程序进行反向验证,同时检查一下结点的平衡因子更新是否出现了问题。

注:我们这里不能简单的通过平衡因子来判断AVL是否平衡,平衡因子无误是AVL平衡的必要条件,不是充分条件,平衡因子本身可能由于bug出错。

代码语言:javascript
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int _Height(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
		return 0;
	int leftHeight = _Height(root->_left);
	int rightHeight = _Height(root->_right);
	return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}
bool _IsBalanceTree(Node* root)
{
	// 空树也是AVL树
	if (nullptr == root)
		return true;
	// 计算pRoot结点的平衡因子:即pRoot左右子树的高度差
	int leftHeight = _Height(root->_left);
	int rightHeight = _Height(root->_right);
	int diff = rightHeight - leftHeight;
	// 如果计算出的平衡因子与pRoot的平衡因子不相等,或者
// pRoot平衡因子的绝对值超过1,则一定不是AVL树
	if (abs(diff) >= 2)
	{
		cout << root->_kv.first << "高度差异常" << endl;
		return false;
	}
	if (root->_bf != diff)
	{
		cout << root->_kv.first << "平衡因子异常" << endl;
		return false;
	}
	// pRoot的左和右如果都是AVL树,则该树一定是AVL树
	return _IsBalanceTree(root->_left) && _IsBalanceTree(root->_right);
}
// 测试代码
void TestAVLTree1()
{
	AVLTree<int, int> t;
	// 常规的测试用例
	//int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };
	// 特殊的带有双旋场景的测试用例
	int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };
	for (auto e : a)
	{
		t.Insert({ e, e });
	}
	t.InOrder();
	cout << t.IsBalanceTree() << endl;
}
// 插入一堆随机值,测试平衡,顺便测试一下高度和性能等
void TestAVLTree2()
{
	const int N = 100000;
	vector<int> v;
	v.reserve(N);
	srand(time(0));
	for (size_t i = 0; i < N; i++)
	{
		v.push_back(rand() + i);
	}
	size_t begin2 = clock();
	AVLTree<int, int> t;
	for (auto e : v)
	{
		t.Insert(make_pair(e, e));
	}
	size_t end2 = clock();
	cout << "Insert:" << end2 - begin2 << endl;
	cout << t.IsBalanceTree() << endl;
	cout << "Height:" << t.Height() << endl;
	cout << "Size:" << t.Size() << endl;
	size_t begin1 = clock();
	// 确定在的值
	/*for (auto e : v)
	{
	t.Find(e);
	}*/
	// 随机值
	for (size_t i = 0; i < N; i++)
	{
		t.Find((rand() + i));
	}
	size_t end1 = clock();
	cout << "Find:" << end1 - begin1 << endl;
}

2.6 AVL树的删除

AVL树的删除不做讲解,有兴趣的读者可参考:《殷人昆 数据结构:用面向对象方法与C++语言描述》中讲解。

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  • 1. AVL的概念
  • 2. AVL树的实现
    • 2.1 AVL树的结构
    • 2.2 AVL树的插入
      • 2.2.1 AVL树插入一个值的大概过程
      • 2.2.2 平衡因子更新
      • 2.2.3 插入结点及更新平衡因子的代码实现
    • 2.3 旋转
      • 2.3.1 旋转的原则
      • 2.3.2 右单旋
      • 2.3.3 右单旋代码实现
      • 2.3.4 左单旋
      • 2.3.5 左单旋代码实现
      • 2.3.6 左右双旋
      • 2.3.7 左右双旋代码实现
      • 2.3.8 右左双旋
      • 2.3.9 右左双旋代码实现
    • 2.4 AVL树的查找
    • 2.5 AVL树平衡检测
    • 2.6 AVL树的删除
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