AVL树的实现

//avl_tree.h
#include <stack>
using std::stack;

template <typename T>
class AVL_TREE
{
public:
	AVL_TREE(){
		nil = new AVL_NODE(0, -1, NULL, NULL);
		tree_root = nil;
	}
	bool find(const T &val) const;
	void insert(const T &val);
	void del(const T &val);//惰性删除

	typedef struct tagAVL_NODE
	{
		bool exist;
		T data;
		int height;
		struct tagAVL_NODE *left, *right;
		tagAVL_NODE(const T &val, int wg, tagAVL_NODE *cl, tagAVL_NODE *cr){
			data = val;
			height = wg;
			left = cl;
			right = cr;
			exist = 1;
		}
	}AVL_NODE;

private:
	AVL_NODE* tree_root, * nil;
	AVL_NODE* own_insert(AVL_NODE* tree, const T &val);
	AVL_NODE* rolatewithleft(AVL_NODE *p);
	AVL_NODE* rolatewithright(AVL_NODE *p);
};
template <typename T> bool AVL_TREE<T>::find(const T &val) const
{
	AVL_NODE *p = tree_root;
	while (p != nil && p->data != val)
	{
		if (p->data < val)
			p = p->right;
		else if (p->data > val)
			p = p->left;
	}
	return p != nil && p->data == val && p->exist;
}
template <typename T> typename AVL_TREE<T>::AVL_NODE* AVL_TREE<T>::rolatewithleft(AVL_NODE *p)
{
	AVL_NODE *h = p->left;
	p->left = h->right;
	h->right = p;
	p->height = p->left->height > p->right->height ? p->left->height + 1 : p->right->height + 1;
	h->height = h->left->height > h->right->height ? h->left->height + 1 : h->right->height + 1;
	return h;
}
template <typename T> typename AVL_TREE<T>::AVL_NODE* AVL_TREE<T>::rolatewithright(AVL_NODE *p)
{
	AVL_NODE *h = p->right;
	p->right = h->left;
	h->left = p;
	p->height = p->left->height > p->right->height ? p->left->height + 1 : p->right->height + 1;
	h->height = h->left->height > h->right->height ? h->left->height + 1 : h->right->height + 1;
	return h;
}

template <typename T> void AVL_TREE<T>::insert(const T &val)
{
	AVL_NODE *p = own_insert(tree_root, val);
	if (tree_root == nil)
	{
		tree_root = p;
	}
	else if (p->left == tree_root || p->right == tree_root)
		tree_root = p;
}
template <typename T> typename AVL_TREE<T>::AVL_NODE* AVL_TREE<T>::own_insert(AVL_NODE* tree, const T &val)
{
	if (nil == tree)
		tree = new AVL_NODE(val, 0, nil, nil);
	else if (val > tree->data)
	{
		tree->right = own_insert(tree->right, val);
		if (2 == tree->right->height - tree->left->height)
		{
			if (val > tree->right->data)
				tree = rolatewithright(tree);
			else
			{
				tree->right = rolatewithleft(tree->right);
				tree = rolatewithright(tree);
			}
		}
	}
	else if (val < tree->data)
	{
		tree->left = own_insert(tree->left, val);
		if (2 == tree->left->height - tree->right->height)
		{
			if (val < tree->right->data)
				tree = rolatewithleft(tree);
			else
			{
				tree->left = rolatewithright(tree->left);
				tree = rolatewithleft(tree);
			}
		}
	}
	else //val == tree->data
	{
		tree->exist = 1;
	}
	if (tree != nil) tree->height = (tree->right->height > tree->left->height ? tree->right->height : tree->left->height) + 1;
	return tree;
}
template <typename T> void AVL_TREE<T>::del(const T &val)
{
	AVL_NODE *p = tree_root;
	while (p != nil && p->data != val)
	{
		if (p->data < val)
			p = p->right;
		else if (p->data > val)
			p = p->left;
	}
	if (p != nil && p->data == val)
		p->exist = 0;
}

时间: 2024-10-28 10:44:05

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AVL树 冲突链表

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图解平衡二叉树,AVL树(一) 学习过了二叉查找树,想必大家有遇到一个问题.例如,将一个数组{1,2,3,4}依次插入树的时候,形成了图1的情况.有建立树与没建立树对于数据的增删查改已经没有了任何帮助,反而增添了维护的成本.而只有建立的树如图2,才能够最大地体现二叉树的优点. 在上述的例子中,图2就是一棵平衡二叉树.科学家们提出平衡二叉树,就是为了让树的查找性能得到最大的体现(至少我是这样理解的,欢迎批评改正).下面进入今天的正题,平衡二叉树. AVL的定义 平衡二叉查找树:简称平衡二叉树.由前

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数据结构之AVL树

说明:本文仅供学习交流,转载请标明出处,欢迎转载! 在前面的博文中,我们已经介绍了数据结构之二分查找树的相关知识,二分查找的提出主要是为了提高数据的查找效率.同一个元素集合可以对应不同的二分查找树BST,二分查找树的形态依赖于元素的插入顺序.同时我们也已经知道,如果将一个有序的数据集依次插入到二查找树中,此时二分查找树将退化为线性表,此时查找的时间复杂度为o(n).为了防止这一问题的出现,便有了平衡二叉树的存在价值.平衡二叉树从根本上将是为了防止出现斜二叉树的出现,从而进一步提高元素的查找效率,