C++ AVL树 - 悦读

1. AVL树的概念

1.1. AVL树的概念

1. 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，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。

2. 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。

3.AVL树实现这⾥我们引⼊⼀个平衡因⼦(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， AVL树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，就像⼀个⻛向标⼀样。

4. AVL树整体结点数量和分布和完全⼆叉树类似，⾼度可以控制在，那么增删查改的效率也可以控制在，相⽐⼆叉搜索树有了本质的提升。

2. AVL树的实现

2.1. AVL树的结构

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;
};

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。

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，对不平衡⼦树旋转，旋转后本质调平衡的同时，本质降低了⼦树的⾼度，不会再影响上⼀层，所以插⼊结束。

2.2.2. 平衡因子的更新

更新原则：

1. 平衡因⼦ = 右⼦树⾼度-左⼦树⾼度。

2. 只有⼦树⾼度变化才会影响当前结点平衡因⼦。

3. 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--。

4. 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：

1. 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。

2. 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。

3.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。

4.不断更新，更新到根，跟的平衡因⼦是1或-1也停⽌了。

更新到10结点，平衡因子为2，10所在的子树已经不平衡，需要被旋转。

更新到中间结点，3为根的子树高度不变，不会影响下一层，更新结束。

最坏的情况到根停止

2.2.3. 插入结点及更新平衡因子的代码实现

bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
    if (_root == nullptr)
    {
        _root = new Node(kv);
        return true;
    }

    Node* parent = nullptr;
    Node* cur = _root;

    while (cur)
    {
        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;
    }

    cur->_parent = parent;
    // 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;
}

3. AVL树的旋转

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，其次降低旋转树的⾼度。

旋转总共分为四种，左单旋/右单旋/左右双旋/右左双旋。

3.2. 右单旋

1. 本图展⽰的是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。

2. 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。

3. 旋转核⼼步骤，因为5 < b⼦树的值 < 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。

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
    parent->_left = subLR;
    if (subLR)
        subLR->_parent = parent;

    Node* parentParent = parent->_parent;

    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
    {
        if (parent == parentParent->_left)
        {
            parentParent->_left = subL;
        }
        else
        {
            parentParent->_right = subL;
        }

        subL->_parent = parentParent;
    }

    parent->_bf = subL->_bf = 0;
}

3.3. 左单旋

1. 本图展⽰的是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，具体跟上⾯左旋类似。

2. 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。

3.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。

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;

    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;
}

3.4. 左右双旋

1. 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，以10为旋转点进⾏⼀个右单旋，这棵树这棵树就平衡了。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

void RotateLR(Node* parent)
{
    Node* subL = parent->_left;
    Node* subLR = subL->_right;
    int bf = subLR->_bf;

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

    if (bf == 0)
    {
        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
    {
        assert(false);
    }
}

3.5. 右左双旋

1. 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。

2.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。

3. 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。

4. 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。

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);
    }
}

4. AVL树的查找

按照⼆叉搜索树逻辑实现即可，搜索效率为 O ( logN )。

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;
}

5. AVL树的平衡检测

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。

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);
}