要使代码能够正确识别平衡树,首先需要明确平衡树的定义。平衡树(Balanced Tree)是一种自平衡的二叉搜索树,它在进行插入和删除操作后能够自动调整结构,保持树的高度平衡。常见的平衡树有AVL树和红黑树。
以下是一些可能的步骤和代码更改建议:
首先,确保你的树节点类定义正确,包括左右子节点、键值以及可能的平衡因子(对于AVL树)或颜色(对于红黑树)。
class TreeNode:
def __init__(self, key):
self.key = key
self.left = None
self.right = None
# 对于AVL树,添加平衡因子
self.height = 1
# 对于红黑树,添加颜色属性
# self.color = 'RED' or 'BLACK'
插入操作需要确保树的平衡性。对于AVL树,需要在插入后检查并调整平衡因子;对于红黑树,需要遵循红黑树的插入规则并进行相应的旋转和重新着色。
def insert(node, key):
if not node:
return TreeNode(key)
if key < node.key:
node.left = insert(node.left, key)
else:
node.right = insert(node.right, key)
node.height = 1 + max(get_height(node.left), get_height(node.right))
balance = get_balance(node)
# 左左情况
if balance > 1 and key < node.left.key:
return right_rotate(node)
# 右右情况
if balance < -1 and key > node.right.key:
return left_rotate(node)
# 左右情况
if balance > 1 and key > node.left.key:
node.left = left_rotate(node.left)
return right_rotate(node)
# 右左情况
if balance < -1 and key < node.right.key:
node.right = right_rotate(node.right)
return left_rotate(node)
return node
旋转操作是AVL树保持平衡的关键。
def left_rotate(z):
y = z.right
T2 = y.left
y.left = z
z.right = T2
z.height = 1 + max(get_height(z.left), get_height(z.right))
y.height = 1 + max(get_height(y.left), get_height(y.right))
return y
def right_rotate(z):
y = z.left
T3 = y.right
y.right = z
z.left = T3
z.height = 1 + max(get_height(z.left), get_height(z.right))
y.height = 1 + max(get_height(y.left), get_height(y.right))
return y
确保能够正确计算节点的高度和平衡因子。
def get_height(node):
if not node:
return 0
return node.height
def get_balance(node):
if not node:
return 0
return get_height(node.left) - get_height(node.right)
编写测试用例来验证插入操作是否正确保持了树的平衡。
def pre_order(node):
if not node:
return
print("{0} ".format(node.key), end="")
pre_order(node.left)
pre_order(node.right)
root = None
keys = [10, 20, 30, 40, 50, 25]
for key in keys:
root = insert(root, key)
print("Preorder traversal of the constructed AVL tree is")
pre_order(root)
print()
通过以上步骤和代码示例,你应该能够使代码正确识别和操作平衡树。如果遇到具体问题,请提供更多详细信息以便进一步诊断和解决。
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