Вставка и поворот дерева AVL

Дерево AVL - это улучшенная версия дерева двоичного поиска (BST), которое самобалансируется. Он был назван в честь его изобретателей A delson- V elsky и L Andis, и был впервые введен в 1962 году, всего через два года после того, как дизайн двоичного дерева поиска в 1960. АВЛА дерево считаются первой структурой данных его типа .

BST - это структура данных, состоящая из узлов. Имеет следующие гарантии:

  1. Каждое дерево имеет корневой узел (вверху).
  2. У корневого узла ноль или более дочерних узлов.
  3. Каждый дочерний узел имеет ноль или более дочерних узлов и т. Д.
  4. Каждый узел имеет до двух дочерних элементов.
  5. Для каждого узла его левые потомки меньше, чем текущий узел, который меньше, чем правые потомки.

На деревья AVL действует дополнительная гарантия:

  1. Разница между глубиной правого и левого поддеревьев не может быть больше единицы.

Чтобы поддерживать эту гарантию, реализации деревьев AVL включают алгоритм для перебалансировки дерева, когда добавление дополнительного элемента приведет к тому, что разница в глубине между правым и левым деревьями будет больше единицы.

Деревья AVL имеют время поиска, вставки и удаления в худшем случае O (log n).

Правое вращение

Левое вращение

Процесс вставки AVL

Это работает аналогично обычной вставке двоичного дерева поиска. После вставки вы исправляете свойство AVL, используя поворот влево или вправо.

  • Если есть дисбаланс в левом дочернем элементе правого поддерева, вы выполняете вращение влево-вправо.
  • Если есть дисбаланс в левом дочернем элементе левого поддерева, вы выполняете правое вращение.
  • Если есть дисбаланс в правом потомке правого поддерева, вы выполняете левое вращение.
  • Если есть дисбаланс в правом потомке левого поддерева, вы выполняете вращение вправо-влево.

пример

Вот пример дерева AVL в Python:

class node: def __init__(self,value=None): self.value=value self.left_child=None self.right_child=None self.parent=None # pointer to parent node in tree self.height=1 # height of node in tree (max dist. to leaf) NEW FOR AVL class AVLTree: def __init__(self): self.root=None def __repr__(self): if self.root==None: return '' # to hold final string cur_nodes=[self.root] # all nodes at current level cur_height=self.root.height # height of nodes at current level*(2**(cur_height-1)) # variable sized separator between elements while True: cur_height+=-1 # decrement current height if len(cur_nodes)==0: break next_nodes=[] if all(n is None for n in cur_nodes): break for n in cur_nodes: if n==None: cur_row+=' '+sep next_row+=' '+sep next_nodes.extend([None,None]) continue if n.value!=None:*int((5-len(str(n.value)))/2) cur_row+='%s%s%s'%(buf,str(n.value),buf)+sep else: cur_row+=' '*5+sep if n.left_child!=None: next_nodes.append(n.left_child) next_row+=' /'+sep else: next_row+=' '+sep next_nodes.append(None) if n.right_child!=None: next_nodes.append(n.right_child) next_row+='\ '+sep else: next_row+=' '+sep next_nodes.append(None) content+=(cur_height*' '+cur_row+'\n'+cur_height*' '+next_row+'\n') cur_nodes=next_nodes*int(len(sep)/2) # cut separator size in half return content def insert(self,value): if self.root==None: self.root=node(value) else: self._insert(value,self.root) def _insert(self,value,cur_node): if valuecur_node.value: if cur_node.right_child==None: cur_node.right_child=node(value) cur_node.right_child.parent=cur_node # set parent self._inspect_insertion(cur_node.right_child) else: self._insert(value,cur_node.right_child) else: print("Value already in tree!") def print_tree(self): if self.root!=None: self._print_tree(self.root) def _print_tree(self,cur_node): if cur_node!=None: self._print_tree(cur_node.left_child) print ('%s, h=%d'%(str(cur_node.value),cur_node.height)) self._print_tree(cur_node.right_child) def height(self): if self.root!=None: return self._height(self.root,0) else: return 0 def _height(self,cur_node,cur_height): if cur_node==None: return cur_height left_height=self._height(cur_node.left_child,cur_height+1) right_height=self._height(cur_node.right_child,cur_height+1) return max(left_height,right_height) def find(self,value): if self.root!=None: return self._find(value,self.root) else: return None def _find(self,value,cur_node): if value==cur_node.value: return cur_node elif valuecur_node.value and cur_node.right_child!=None: return self._find(value,cur_node.right_child) def delete_value(self,value): return self.delete_node(self.find(value)) def delete_node(self,node): ## ----- # Improvements since prior lesson # Protect against deleting a node not found in the tree if node==None or self.find(node.value)==None: print("Node to be deleted not found in the tree!") return None ## ----- # returns the node with min value in tree rooted at input node def min_value_node(n): current=n while current.left_child!=None: current=current.left_child return current # returns the number of children for the specified node def num_children(n): num_children=0 if n.left_child!=None: num_children+=1 if n.right_child!=None: num_children+=1 return num_children # get the parent of the node to be deleted node_parent=node.parent # get the number of children of the node to be deleted node_children=num_children(node) # break operation into different cases based on the # structure of the tree & node to be deleted # CASE 1 (node has no children) if node_children==0: if node_parent!=None: # remove reference to the node from the parent if node_parent.left_child==node: node_parent.left_child=None else: node_parent.right_child=None else: self.root=None # CASE 2 (node has a single child) if node_children==1: # get the single child node if node.left_child!=None: child=node.left_child else: child=node.right_child if node_parent!=None: # replace the node to be deleted with its child if node_parent.left_child==node: node_parent.left_child=child else: node_parent.right_child=child else: self.root=child # correct the parent pointer in node child.parent=node_parent # CASE 3 (node has two children) if node_children==2: # get the inorder successor of the deleted node successor=min_value_node(node.right_child) # copy the inorder successor's value to the node formerly # holding the value we wished to delete node.value=successor.value # delete the inorder successor now that it's value was # copied into the other node self.delete_node(successor) # exit function so we don't call the _inspect_deletion twice return if node_parent!=None: # fix the height of the parent of current node node_parent.height=1+max(self.get_height(node_parent.left_child),self.get_height(node_parent.right_child)) # begin to traverse back up the tree checking if there are # any sections which now invalidate the AVL balance rules self._inspect_deletion(node_parent) def search(self,value): if self.root!=None: return self._search(value,self.root) else: return False def _search(self,value,cur_node): if value==cur_node.value: return True elif valuecur_node.value and cur_node.right_child!=None: return self._search(value,cur_node.right_child) return False # Functions added for AVL... def _inspect_insertion(self,cur_node,path=[]): if cur_node.parent==None: return path=[cur_node]+path left_height =self.get_height(cur_node.parent.left_child) right_height=self.get_height(cur_node.parent.right_child) if abs(left_height-right_height)>1: path=[cur_node.parent]+path self._rebalance_node(path[0],path[1],path[2]) return new_height=1+cur_node.height if new_height>cur_node.parent.height: cur_node.parent.height=new_height self._inspect_insertion(cur_node.parent,path) def _inspect_deletion(self,cur_node): if cur_node==None: return left_height =self.get_height(cur_node.left_child) right_height=self.get_height(cur_node.right_child) if abs(left_height-right_height)>1: y=self.taller_child(cur_node) x=self.taller_child(y) self._rebalance_node(cur_node,y,x) self._inspect_deletion(cur_node.parent) def _rebalance_node(self,z,y,x): if y==z.left_child and x==y.left_child: self._right_rotate(z) elif y==z.left_child and x==y.right_child: self._left_rotate(y) self._right_rotate(z) elif y==z.right_child and x==y.right_child: self._left_rotate(z) elif y==z.right_child and x==y.left_child: self._right_rotate(y) self._left_rotate(z) else: raise Exception('_rebalance_node: z,y,x node configuration not recognized!') def _right_rotate(self,z): sub_root=z.parent y=z.left_child t3=y.right_child y.right_child=z z.parent=y z.left_child=t3 if t3!=None: t3.parent=z y.parent=sub_root if y.parent==None: self.root=y else: if y.parent.left_child==z: y.parent.left_child=y else: y.parent.right_child=y z.height=1+max(self.get_height(z.left_child), self.get_height(z.right_child)) y.height=1+max(self.get_height(y.left_child), self.get_height(y.right_child)) def _left_rotate(self,z): sub_root=z.parent y=z.right_child t2=y.left_child y.left_child=z z.parent=y z.right_child=t2 if t2!=None: t2.parent=z y.parent=sub_root if y.parent==None: self.root=y else: if y.parent.left_child==z: y.parent.left_child=y else: y.parent.right_child=y z.height=1+max(self.get_height(z.left_child), self.get_height(z.right_child)) y.height=1+max(self.get_height(y.left_child), self.get_height(y.right_child)) def get_height(self,cur_node): if cur_node==None: return 0 return cur_node.height def taller_child(self,cur_node): left=self.get_height(cur_node.left_child) right=self.get_height(cur_node.right_child) return cur_node.left_child if left>=right else cur_node.right_child

Дополнительная информация о бинарном поиске:

  • Основы двоичного поиска
  • Деревья двоичного поиска, объясненные с примерами
  • Двоичные структуры данных: введение в деревья (и кучи)