1、平衡二叉樹
它是一棵空樹或它的
左右兩個子樹的高度差的絕對值不超過1，并且左右兩個子樹都是一棵
平衡二叉樹。
如圖：
2、動態平衡技術 動態平衡技術Adelson-Velskii 和 Landis 提出了一個動態地保持二叉排序樹平衡的方法，其基本思想是：
在構造二叉排序樹的過程中，每當插入一個結點時，首先檢查是否因插入而破壞了樹的平衡性，如果是因插入結點而破壞了樹的平衡性，則找出其中
最小不平衡子樹，在保持排序樹特性的前提下，調整最小不平衡子樹中各結點之間的連接關系，以達到新的平衡。通常將這樣得到的平衡二叉排序樹簡稱為
AVL 樹。
那么什么是 最小不平衡子樹 以離插入結點最近、且平衡因子絕對值大于 1 的結點作根結點的子樹。為了簡化討論，不妨假設二叉排序樹的最小不平衡子樹的根結點為 A ，則調整該子樹的規律可歸納為下列四種情況：
如圖：當插入結點為53時，結點37則為
最小不平衡子樹 A單向（1） LL 型：（單向右旋）
原因是：在A的左子樹插入左子樹，導致A平衡恩子為2，失去平衡。需要向右旋轉一次、 新結點 X 插在 A 的左孩子的左子樹里。調整方法見圖 8.5(a) 。圖中以 B 為軸心，將 A 結點從 B 的右上方轉到 B 的右下側，使 A 成為 B 的右孩子。
（2）RR 型：（單向向左旋）
同上。則是方向變了右
新結點 X 插在 A 的右孩子的右子樹里。調整方法見圖 8.5(b) 。圖中以 B 為軸心，將 A 結點從 B 的左上方轉到 B 的左下側，使 A 成為 B 的左孩子。
雙向：
（3）LR 型：（先左后右）
新結點 X 插在 A 的左孩子的右子樹里。調整方法見圖 8.5(c) 。分為兩步進行：第一步以 X 為軸心，將 B 從 X 的左上方轉到 X 的左下側，使 B 成為 X 的左孩子， X 成為 A 的左孩子。第二步跟 LL 型一樣處理 ( 應以 X 為軸心 ) 。
//此時大小是 B<X<A 那么應該將中間的那個X做根結點
（4）RL 型：（先右后左） 新結點 X 插在 A 的右孩子的左子樹里。調整方法見圖 8.5(d) 。分為兩步進行：第一步以 X 為軸心，將 B 從 X 的右上方轉到 X 的右下側，使 B 成為 X 的右孩子， X 成為 A 的右孩子。第二步跟 RR 型一樣處理 ( 應以 X 為軸心
【例】
實際的插入情況，可能比圖 8.5 要復雜。因為 A 、 B 結點可能還會有子樹。現舉一例說明，設一組記錄的關鍵字按以下次序進行插入： 4 、 5 、 7 ， 2 、 1 、 3 、 6 ，其生成及調整成二叉平衡樹的過程示于圖 8.6 。
在圖 8.6 中，當插入關鍵字為 3 的結點后，由于離結點 3 最近的平衡因子為 2 的祖先是根結點 5 。所以，第一次旋轉應以結點 4 為軸心，把結點 2 從結點 4 的左上方轉到左下側，從而結點 5 的左孩子是結點 4 ，結點 4 的左孩子是結點 2 ，原結點 4 的左孩子變成了結點 2 的右孩子。第二步再以結點 4 為軸心，按 LL 類型進行轉換。這種插入與調整平衡的方法可以編成算法和程序，這里就不再討論了。
圖 8.6 二叉平衡樹插入結點 ( 結點旁的數字為其平衡因子 )
代碼實
/*
數據結構C語言版平衡二叉樹
P236
編譯環境：Dev-C++ 4.9.9.2
日期：2011年2月15日
*/
#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#define LH +1 // 左高
#define EH 0 // 等高
#define RH -1 // 右高
#define N 5 // 數據元素個數
typedef char KeyType; // 設關鍵字域為字符型
typedef struct
{
KeyType key;
int order;
}ElemType; // 數據元素類型
// 平衡二叉樹的類型
typedef struct BSTNode
{
ElemType data;
// bf結點的平衡因子,只能夠取0，-1，1，它是左子樹的深度減去
// 右子樹的深度得到的
int bf;
struct BSTNode *lchild,*rchild; // 左、右孩子指針
}BSTNode,*BSTree;
// 構造一個空的動態查找表DT
int InitDSTable(BSTree *DT)
{
*DT=NULL;
return 1;
}
// 銷毀動態查找表DT
void DestroyDSTable(BSTree *DT)
{
if(*DT) // 非空樹
{
if((*DT)->lchild) // 有左孩子
DestroyDSTable(&(*DT)->lchild); // 銷毀左孩子子樹
if((*DT)->rchild) // 有右孩子
DestroyDSTable(&(*DT)->rchild); // 銷毀右孩子子樹
free(*DT); // 釋放根結點
*DT=NULL; // 空指針賦0
}
}
// 算法9.5(a)
// 在根指針T所指二叉排序樹中遞歸地查找某關鍵字等于key的數據元素，
// 若查找成功，則返回指向該數據元素結點的指針,否則返回空指針。
//同二叉排序樹的查找算法
BSTree SearchBST(BSTree T,KeyType key)
{
if((!T)|| (key == T->data.key))
return T; // 查找結束
else if(key < T->data.key) // 在左子樹中繼續查找
return SearchBST(T->lchild,key);
else
return SearchBST(T->rchild,key); // 在右子樹中繼續查找
}
// 算法9.9 P236
// 對以*p為根的二叉排序樹作右旋處理 ，處理之后p指向新的樹根結點，即旋轉
// 處理之前的左子樹的根結點。
void R_Rotate(BSTree *p)
{
BSTree lc;
lc=(*p)->lchild; // lc指向p的左子樹根結點
(*p)->lchild=lc->rchild; // lc的右子樹掛接為p的左子樹
lc->rchild=*p;
*p=lc; // p指向新的根結點
}
// 算法9.10 P236
// 對以*p為根的二叉排序樹作左旋處理 ，處理之后p指向新的樹根結點，即旋轉
// 處理之前的右子樹的根結點。
void L_Rotate(BSTree *p)
{
BSTree rc;
rc=(*p)->rchild; // rc指向p的右子樹根結點
(*p)->rchild=rc->lchild; // rc的左子樹掛接為p的右子樹
rc->lchild=*p;
*p=rc; // p指向新的根結點
}
// 算法9.12 P238
// 對以指針T所指結點為根的二叉樹作左平衡旋轉處理，本算法結束時，
// 指針T指向新的根結點。
void LeftBalance(BSTree *T)
{
BSTree lc,rd;
lc=(*T)->lchild; // lc指向*T的左子樹根結點
switch(lc->bf)
{ // 檢查*T的左子樹的平衡度，并作相應平衡處理
case LH: // 新結點插入在*T的左孩子的左子樹上，要作單右旋處理
(*T)->bf=lc->bf=EH;
R_Rotate(T);
break;
case RH: // 新結點插入在*T的左孩子的右子樹上，要作雙旋處理
rd=lc->rchild; // rd指向*T的左孩子的右子樹根
switch(rd->bf)
{ // 修改*T及其左孩子的平衡因子
case LH:
(*T)->bf=RH;
lc->bf=EH;
break;
case EH:
(*T)->bf=lc->bf=EH;
break;
case RH:
(*T)->bf=EH;
lc->bf=LH;
}
rd->bf=EH;
L_Rotate(&(*T)->lchild); // 對*T的左子樹作左旋平衡處理
R_Rotate(T); // 對*T作右旋平衡處理
}
}
// 對以指針T所指結點為根的二叉樹作右平衡旋轉處理，本算法結束時，
// 指針T指向新的根結點
void RightBalance(BSTree *T)
{
BSTree rc,rd;
rc=(*T)->rchild; // rc指向*T的右子樹根結點
switch(rc->bf)
{ // 檢查*T的右子樹的平衡度，并作相應平衡處理
case RH: // 新結點插入在*T的右孩子的右子樹上，要作單左旋處理
(*T)->bf=rc->bf=EH;
L_Rotate(T);
break;
case LH: // 新結點插入在*T的右孩子的左子樹上，要作雙旋處理
rd=rc->lchild; // rd指向*T的右孩子的左子樹根
switch(rd->bf)
{ // 修改*T及其右孩子的平衡因子
case RH: (*T)->bf=LH;
rc->bf=EH;
break;
case EH: (*T)->bf=rc->bf=EH;
break;
case LH: (*T)->bf=EH;
rc->bf=RH;
}
rd->bf=EH;
R_Rotate(&(*T)->rchild); // 對*T的右子樹作右旋平衡處理
L_Rotate(T); // 對*T作左旋平衡處理
}
}
// 算法9.11
// 若在平衡的二叉排序樹T中不存在和e有相同關鍵字的結點，則插入一個
// 數據元素為e的新結點，并返回1，否則返回0。若因插入而使二叉排序樹
// 失去平衡，則作平衡旋轉處理，布爾變量taller反映T長高與否。
int InsertAVL(BSTree *T,ElemType e,int *taller)
{
if(!*T)
{ // 插入新結點，樹“長高”，置taller為1
*T=(BSTree)malloc(sizeof(BSTNode));
(*T)->data=e;
(*T)->lchild=(*T)->rchild=NULL;
(*T)->bf=EH;
*taller=1;
}
else
{
if(e.key == (*T)->data.key)
{ // 樹中已存在和e有相同關鍵字的結點則不再插入
*taller=0;
return 0;
}
if(e.key < (*T)->data.key)
{ // 應繼續在*T的左子樹中進行搜索
if(!InsertAVL(&(*T)->lchild,e,taller)) // 未插入
return 0;
if(*taller)
// 已插入到*T的左子樹中且左子樹“長高”
switch((*T)->bf) // 檢查*T的平衡度
{
case LH:
// 原本左子樹比右子樹高，需要作左平衡處理
LeftBalance(T);
*taller=0; //標志沒長高
break;
case EH:
// 原本左、右子樹等高，現因左子樹增高而使樹增高
(*T)->bf=LH;
*taller=1; //標志長高
break;
case RH:
// 原本右子樹比左子樹高，現左、右子樹等高
(*T)->bf=EH;
*taller=0; //標志沒長高
}
}
else
{
// 應繼續在*T的右子樹中進行搜索
if(!InsertAVL(&(*T)->rchild,e,taller)) // 未插入
return 0;
if(*taller) // 已插入到T的右子樹且右子樹“長高”
switch((*T)->bf) // 檢查T的平衡度
{
case LH:
(*T)->bf=EH; // 原本左子樹比右子樹高，現左、右子樹等高
*taller=0;
break;
case EH: // 原本左、右子樹等高，現因右子樹增高而使樹增高
(*T)->bf=RH;
*taller=1;
break;
case RH: // 原本右子樹比左子樹高，需要作右平衡處理
RightBalance(T);
*taller=0;
}
}
}
return 1;
}
// 按關鍵字的順序對DT的每個結點調用函數Visit()一次
void TraverseDSTable(BSTree DT,void(*Visit)(ElemType))
{
if(DT)
{
TraverseDSTable(DT->lchild,Visit); // 先中序遍歷左子樹
Visit(DT->data); // 再訪問根結點
TraverseDSTable(DT->rchild,Visit); // 最后中序遍歷右子樹
}
}
void print(ElemType c)
{
printf("(%d,%d)",c.key,c.order);
}
測試
int main()
{
BSTree dt,p;
int k;
int i;
KeyType j;
ElemType r[N]={
{13,1},{24,2},{37,3},{90,4},{53,5}
}; // (以教科書P234圖9.12為例)
InitDSTable(&dt); // 初始化空樹
for(i=0;i<N;i++)
InsertAVL(&dt,r[i],&k); // 建平衡二叉樹
TraverseDSTable(dt,print); // 按關鍵字順序遍歷二叉樹
printf("\n請輸入待查找的關鍵字: ");
scanf("%d",&j);
p=SearchBST(dt,j); // 查找給定關鍵字的記錄
if(p)
print(p->data);
else
printf("表中不存在此值");
printf("\n");
DestroyDSTable(&dt);
system("pause");
return 0;
}
/*
輸出效果：
(13,1)(24,2)(37,3)(53,5)(90,4)
請輸入待查找的關鍵字: 53
(53,5)
請按任意鍵繼續. . .。（參考）
/////////////////////////待續。
posted on 2011-10-04 01:09
Yu_ 閱讀(779)
評論(0) 編輯 收藏 引用 所屬分類:
數據結構