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AVL树:从原理到代码的完整解析

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用户11915063
发布2025-11-20 13:20:37
发布2025-11-20 13:20:37
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前言:

AVL 树的实现不仅是理解 “数据结构与算法” 的经典实践,更具有强烈的工程价值。其节点设计需兼顾 BST 特性与平衡信息存储,旋转操作需精准处理指针关系与高度更新,而模板编程的灵活性又能使其适配多类型数据场景。本文以 C++ 语言为载体,从 AVL 树的核心原理切入,系统解析平衡因子维护、四种旋转操作的实现逻辑,并结合数据库索引、编译器符号表等实际场景,阐述其工程应用价值,为开发者提供从理论到代码实现的完整指引


一、初步了解AVL树

起源:

1962 年,苏联数学家 G.M. Adelson-Velsky 与 E.M. Landis 提出的 AVL 树,首次给出了自平衡二叉搜索树的完整解决方案,其命名即源于两位发明者的姓氏首字母。

特点:

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

由此特点,两位前辈引入了平衡因子的概念

平衡因子: 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,就像一个风向标一样

思考:思考一下为什么AVL树是高度平衡搜索⼆叉树,要求高度差不超过1,而不是高度差是0呢?0不是更好的平衡吗?

分析: 我们用画图软件实践操作一下就会发现:不是不想这样设计,而是有些情况是做不到高度差是0的——比如一棵树是2个结点,4个结点等情况下,高度差最好就是1,无法做到高度差是0——也就是说,不是不想做,而是做不到!

简单总结一下: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logN,那么增删查改的效率也可以控制在O(logN),相比二叉搜索树有了本质的提升

二、AVL树的逻辑实现

2.1、平衡因子控制平衡逻辑
2.2、AVL树的插入
2.2.1、插入一个值的过程
  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,具体情况我们下面再详细分析
  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、平衡因子更新

更新原则:

  • 平衡因子 = 右子树高度 - 左子树高度
  • 只有子树高度变化才会影响当前结点平衡因子
  • 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 --
  • 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:

  • 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 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
  • 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,会影响 parent 的父亲结点的平衡因子,所以要继续向上更新
  • 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
  • 不断更新,更新到根,根的平衡因子是 1 或 - 1 也停止了
2.2.3、实例演示

更新到10结点,平衡因子为2,10所在的子树已经不平衡,需要旋转处理

更新到中间结点,3为根的子树高度不变,不会影响上一层,更新结束

最坏更新到根停止

三、深入旋转的奥秘

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
  • 本图 1 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种,具体图 2 / 图 3 / 图 4 / 图 5 进行了详细描述
  • 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
  • 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

以下的这些图作为参考,这样方便大家理解,旋转起来可能抽象一些,但是根据图上的注释信息相信大家可以理解

3.2.1、情况1:插入a/b/c高度h==0
3.2.2、情况2:插入a/b/c高度h==1
3.2.3、情况3:插入a/b/b高度h==2
3.2.4、情况4:插入a/b/b高度h==3

这里就列举出4中最常见的情况,当然远远不止这些,还有更多种,这里大家作为参考即可

3.3 左单旋
  • 本图 6 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种,具体跟上面左旋类似
  • 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
  • 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
3.4 左右双旋

观察发现:当左边高时,若插入位置不是在 a 子树,而是插入在 b 子树,导致 b 子树高度从 h 变成 h+1,引发旋转,此时右单旋无法解决问题,旋转后树依旧不平衡。右单旋仅能解决纯粹的左边高的情况,而当插入在 b 子树时,以 10 为根的子树不再是单纯的左边高:对 10 而言左边高,但对 5 而言右边高,需通过两次旋转解决

3.4.1 情况1:插入a/b/c高度h==0
3.4.2 情况2:插入a/b/c高度h==1

上面两种情况图分别是左右双旋中h==0和h==1具体场景分析,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


四、AVL树代码实现

4.1 结构实现
4.2 AVL树的插入实现

AVL树的基础是搜索二叉树,所以AVL树的插入操作与搜索二叉树极为相似,多了个平衡因子而已

4.3 旋转的实现
4.3.1 右单旋的实现
4.3.2 左单旋的实现
4.3.3 左右双旋
4.3.4 右左双旋
4.4 AVL树的删除

这里我们就不做讲解了,它的逻辑和过程比插入还要复杂很多,有兴趣的同学可以下去实现一下

这里给大家推荐一本书:

《殷人昆数据结构:用面向对象方法与C++语言描述》

这本书里详细讲解了AVL树的所有接口


五 本文完整代码

AVLTree.h:
代码语言:javascript
复制
#include<assert.h>
template<class K,class V>
struct AVLTreeNode
{
	pair<K, V> _kv;
	AVLTreeNode<K, V>* _left;
	AVLTreeNode<K, V>* _right;
	AVLTreeNode<K, V>* _parent;
	int _bf; // balance factor

	//节点的构造
	AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_kv(kv)
		, _left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _bf(0)
	{}
};

template<class K, class V>
struct AVLTree
{
	typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:
	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;

		//控制平衡
		//1.更新平衡因子
		while (parent)
		{
			if (cur == parent->_left)
			{
				parent->_bf--;
			}
			else
			{
				parent->_bf++;
			}
			if (parent->_bf == 0)
			{
				//parent所在的子树的高度不变,不会再影响上一层,更新结束
				break;
			}
			else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
			{
				//parent所在的子树的高度变了,会再影响上一层,继续往上更新
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
			{
				//parent所在的子树已经不平衡了,需要旋转处理	
				if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1)
				{
					RotateR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateL(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateLR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1)
				{
					RotateRL(parent);
				}
				else
				{
					assert(false);
				}
				break;
			}
			else
			{
				assert(false);
			}
		}
		return true;
	}

	//右单旋
	void RotateR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;

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

		Node* parentParent = parent->_parent;

		subL->_right = parent;
		parent->_parent = subL;
		if (parent == _root)
		{
			_root = subL;
			subL->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (parentParent->_left == parent)
			{
				parentParent->_left = subL;
			}
			else
			{
				parentParent->_right = subL;
			}
			subL->_parent = parentParent;
		}
		parent->_bf = subL->_bf = 0;
	}

	//左单旋
	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 (parent == _root)
		{
			_root = subR;
			subR->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (parentParent->_left == parent)
			{
				parentParent->_left = subR;
			}
			else
			{
				parentParent->_right = subR;
			}
			subR->_parent = parentParent;
		}
		parent->_bf = subR->_bf = 0;
	}

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

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

		//平衡因子的调节
		if (bf == 0)
		{
			parent->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			parent->_bf = 0;
			subL->_bf = -1;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if(bf == -1)
		{
			parent->_bf = 1;
			subL->_bf = 0;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

	//右左双旋
	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);
		}
	}

	void InOrder()
	{
		_InOrder(_root);
		cout << endl;
	}
	bool 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 true;
			}
		}
		return false;
	}
	bool IsBalanceTree()
	{
		return _IsBalanceTree(_root);
	}
	int Height()
	{
		return _Height(_root);
	}
	int Size()
	{
		return _Size(_root);
	}

private:
	int _Size(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return 0;
		return _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1;
	}
	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)
	{
		if (root == nullptr)
			return true;

		int lh = _Height(root->_left);
		int rh = _Height(root->_right);

		if (rh - lh != root->_bf || abs(root->_bf) >= 2)
		{
			cout << root->_kv.first << ":平衡因子异常" << endl;
			return false;
		}

		return _IsBalanceTree(root->_left)
			&& _IsBalanceTree(root->_right);
	}

	void _InOrder(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return;
		_InOrder(root->_left);
		cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;
		_InOrder(root->_right);
	}

private:
	Node* _root = nullptr;
};
Test.cpp:
代码语言:javascript
复制
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
#include"AVLTree.h"

void testAVLTree1()
{
	AVLTree<int, int> t;
	// 常规的测试⽤例
	int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };
	// 特殊的带有双旋场景的测试⽤例
	//int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };
	for (auto e : a)
	{
		//if (e == 14)
		//{
		//	int i = 0; 
		//}
		t.Insert({ e, e });
		//cout << e << "->" << t.IsBalanceTree() << endl;
	}
	t.InOrder();
	cout << t.IsBalanceTree() << endl;
}

void testAVLTree2()
{
	const int N = 100000;
	vector<int> v;
	v.reserve(N);
	srand(time(0));
	for (size_t i = 0; i < N; i++)
	{
		v.push_back(rand() + i);
	}
	size_t begin2 = clock();
	AVLTree<int, int> t;
	for (auto e : v)
	{
		t.Insert(make_pair(e, e));
	}
	size_t end2 = clock();
	cout << "Insert:" << end2 - begin2 << endl;
	cout << t.IsBalanceTree() << endl;
	cout << "Height:" << t.Height() << endl;
	cout << "Size:" << t.Size() << endl;
	size_t begin1 = clock();

	// 确定在的值
	for (auto e : v)
	{
	t.Find(e);
	}
	// 随机值
	for (size_t i = 0; i < N; i++)
	{
		t.Find((rand() + i));
	}
	size_t end1 = clock();
	cout << "Find:" << end1 - begin1 << endl;
}

int main()
{
	//testAVLTree1();
	testAVLTree2();
	return 0;
}
void testAVLTree1()测试结果:
void testAVLTree2()测试结果:

结尾:

往期回顾:

《C++ 搜索二叉树》深入理解 C++ 搜索二叉树:特性、实现与应用

结语:对于 C++ 开发者而言,AVL 树的实现不仅是指针操作、递归逻辑与模板编程的综合训练,更是理解 “平衡思想” 在算法设计中核心价值的关键路径。当我们掌握了旋转操作的本质与平衡维护的逻辑,便不难触类旁通地理解其他平衡结构的设计哲学。在数据爆炸的时代,这种对基础结构的深刻理解,正是构建高效、可靠系统的基石

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原始发表:2025-11-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 前言:
  • 一、初步了解AVL树
    • 起源:
    • 特点:
  • 二、AVL树的逻辑实现
    • 2.1、平衡因子控制平衡逻辑
    • 2.2、AVL树的插入
      • 2.2.1、插入一个值的过程
      • 2.2.2、平衡因子更新
      • 2.2.3、实例演示
  • 三、深入旋转的奥秘
    • 3.1 旋转的原则
    • 3.2 右单旋
      • 3.2.1、情况1:插入a/b/c高度h==0
      • 3.2.2、情况2:插入a/b/c高度h==1
      • 3.2.3、情况3:插入a/b/b高度h==2
      • 3.2.4、情况4:插入a/b/b高度h==3
    • 3.3 左单旋
    • 3.4 左右双旋
      • 3.4.1 情况1:插入a/b/c高度h==0
      • 3.4.2 情况2:插入a/b/c高度h==1
  • 四、AVL树代码实现
    • 4.1 结构实现
    • 4.2 AVL树的插入实现
    • 4.3 旋转的实现
      • 4.3.1 右单旋的实现
      • 4.3.2 左单旋的实现
      • 4.3.3 左右双旋
      • 4.3.4 右左双旋
      • 4.4 AVL树的删除
  • 五 本文完整代码
    • AVLTree.h:
    • Test.cpp:
      • void testAVLTree1()测试结果:
      • void testAVLTree2()测试结果:
  • 结尾:
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