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

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。
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



更新原则:
更新停止条件:
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



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




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

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


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



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





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
#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;
};#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;
}

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