FakeSTL From Scratch | AVL TREE的实现 | Blurred code

FakeSTL From Scratch | AVL TREE的实现

2019/06/04

Updated:2019/06/04

Categories: cpp STL Tags: cpp FakeSTL

Why AVL Tree?

STL里平衡二叉树应用的很广泛,主要是标准规定了查找、插入和删除的复杂度。set,multiset,map,multimap下面都是平衡二叉 树,主流的实现版本都是用rbtree来实现。红黑树理论上在插入和删除的时候都比AVL树性能更好一点,在查找的时候AVL树性能更好, 因为AVL树有更严格的平衡条件。 在写tinySTL中我选择了AVL树而不是红黑树,具体原因有以下两点:

  1. 红黑树的插入好写,删除的各种case多的要命。有多麻烦写过的人都知道。相反AVL的删除和插入都类似,只需要处理LLLRRLRR四种情况,其中两种是对称的,实际上只有两种情况。

  2. AVL树和RBtree的性能究竟有多大差距也有争议,如AVL/RBTREE 实际比较

AVL树的实现

AVL节点定义和辅助函数

一个包含有高度信息和节点数目信息的AVL树可以定义为以下的数据结构

struct node {
    int data;
    int height;
    int n; //左右子树的总节点数目
    struct node* parent;
    struct node* lChild;
    struct node* rChild;
}

为了更新高度和更新总的数目,必须要给node节点添加更多的函数,其中包括

    void update_height()
    {
        this->height = std::max(this->lChild ? lChild->height : 0, this->rChild ? rChild->height : 0)
                       + 1;
    }
    void update_n()
    {
        this->n = (this->lChild ? lChild->n : 0) + (this->rChild ? rChild->n : 0) + 1;
    }

同时,还需要计算平衡因子。平衡因子可以定义为左子树的高度减去右子树的高度,根据AVL树的要求,当任一节点平衡因子绝对值 大于1的时候,就需要旋转节点以维持平衡。具体的旋转放在后面讲,计算平衡因子的代码很简单。

    int get_imbalance_factor()
    {
        return (lChild ? lChild->height : 0) - (rChild ? rChild->height : 0);
    }

AVL树的旋转

LL型

第一种情况,被称为LL型,它的典型情况如下,括号内为平衡因子 可以看出,LL型的成立条件是 root的平衡因子>1且root->lChild的平衡因子>0

T1,T2,T3,T4都是子树
         z(2)                                   y(0)
        / \                                   /   \
     y(1)   T4      Right Rotate (z)         x(0)  z(0)
      / \          - - - - - - - - ->      /  \    /  \
  x(0)   T3                               T1  T2  T3  T4
    / \
  T1   T2

它的实现主要分以下几步

可以直白的翻译成如下代码

node* right_rotate(node* root)
//root 等于z
//返回值是new_root,等于旋转后的root,也即是y
{
    node* new_root = root->lChild;
    node *tmp = root->lChild->rChild; //tmp就是断开的T3
    if (root->parent) {
        if (root == root->parent->lChild) {
            root->parent->lChild = new_root;
        } else {
            root->parent->rChild = new_root;
        }
    }

    new_root->parent = root->parent;
    new_root->rChild = root;
    root->parent = new_root;
    root->lChild = tmp;
    if (tmp) //T3有可能是个nullptr
        tmp->parent = root;
    //先更新z的节点总数,再更新y的节点总数
    root->update_n();
    new_root->update_n();

    while (root) {
        root->update_height();
        root = root->parent;
    }
}

右旋的代码完全一样,只是左右子树,平衡因子都相反而已。

LR型

LR型即需要一次左旋,再要一次右旋的情况 LR型的成立条件是

root的平衡因子>1,且root->lChild的平衡因子<0

     z(2)                            z                           x
    / \                            /   \                        /  \
 y(-1) T4  Left Rotate (y)        x    T4  Right Rotate(z)    y      z
  / \      - - - - - - - - ->    /  \      - - - - - - - ->  / \    / \
T1   x                          y    T3                    T1  T2 T3  T4
    / \                        / \
  T2   T3                    T1   T2

如何去修正这样的LR型呢,可以写一个left_rigt_rotate的函数,也可以分别两次调用

node* fix_lr_case(node* root)
{
    auto tmp = root->lChild->rChild;
    left_rotate(root->lChild);
    right_rotate(root);
    return tmp;
}

RL型和LR型完全对称。

AVL树的插入

AVL树的插入分两部分,第一部分是找位置。平衡二叉树的节点值总是左边小,右边大,因此可以快速搜索,找到nullptr后停止。 实现的简单思路如下

     x(height = 2)
   /      \
  parent   T1(height = 1)
  /
new_node

直白的翻译成代码可以翻译成

void insert(node* root,const value_type& val)
{
    node_type *parent = root;
    while (true) {
        ++parent->n;
        if (parent->data > val) {
            if (parent->lChild) {
                parent = parent->lChild;
            } else {
                parent->lChild = createNode(val);
                parent->lChild->parent = parent;
                break;
            }
        } else {
            if (parent->rChild) {
                parent = parent->rChild;
            } else {
                parent->rChild = createNode(val);
                parent->rChild->parent = parent;
                break;
            }
        }
    }
    //插入完节点以后,parent指针现在指向新建节点的parent
    //现在从parent往上更新高度

    //branch_height的效果是用来记录parent更新前的高度
    // parent = parent->parent后,将高度与branch_height比较,如果parent->height > branch_height,则不用继续回溯更新
    int branch_height = 1;
    do{
        if (parent == root)
            break;
        if (parent->height > branch_height)
            break;
        parent->height = branch_height + 1;
        if (parent->get_imbalance_factor() > 1) {
            //LR case
            if (parent->lChild->get_imbalance_factor() < 0) {
                left_rotate(parent->lChild);
            }
            //LL case
            right_rotate(parent);
            break;
        } else if (parent->get_imbalance_factor() < -1) {
            //RL case
            if (parent->rChild->get_imbalance_factor() > 0) {
                right_rotate(parent->rChild);
            }
            //rr case
            left_rotate(parent);
            break;
        }
        branch_height = parent->height;
        parent = parent->parent;
    }while(parent);

}

AVL树的删除

删除操作主要分3种情况:

  1. 被删除节点是叶节点,直接删除

  2. 被删除节点只有一个孩子,剔除该节点,孩子与该节点的父母连接上,操作等同于双向链表的删除

  3. 被删除节点有两个孩子。按照中序遍历的要求,寻找被删除节点的后继节点,交换两个节点的值的做法是错误的,因为STL要求操作不 能使迭代器失效。应该按照双向链表的节点删除操作,断开被删除节点和后继节点的所有连接,将后继节点接回被删除节点的原位置。

    删除操作建议阅读这篇博客AVL Tree | Set 2 (Deletion)

AVL树的巡秩访问

call by rank(index)也是STL的常用操作,蛮力算法可以如下访问,后果就是查找复杂度退化为单链表O(N)

for(int i = 0;i!=rank;++i)
{
    /*中序遍历*/
}

正常算法应该符合以下逻辑

实现如下

node* at(node* root,size_type i)
{
    if (i > root->n || i < 0)
        exit(1);

    size_type index = i + 1; //因为按照stl习惯,at通常从0开始,而我们记录节点总数时往往从1开始,表明有1个节点


    while (root) {
        int left_size = root->lChild ? root->lChild->n : 0;

        if (index <= left_size) {
            root = root->lChild;
        } else if (index == (left_size + 1)) {
            break;
        } else {
            index -= (left_size + 1);
            root = root->rChild;
        }
    }
    return root;
}