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倾斜二分搜索树的高度

倾斜二分搜索树(Skewed Binary Search Tree)是指在二分搜索树(BST)中出现极端不平衡的情况,即树的一侧分支非常长,而另一侧分支非常短。这种不平衡会导致搜索、插入和删除操作的效率降低,最坏情况下时间复杂度可能退化到O(n),其中n是树中节点的数量。

基础概念

二分搜索树是一种特殊的二叉树,其中每个节点的左子树中的所有节点值都小于该节点的值,右子树中的所有节点值都大于该节点的值。理想情况下,二分搜索树是平衡的,即任何节点的两个子树的高度差不超过1。

相关优势

  • 平衡状态:在平衡状态下,二分搜索树的搜索、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。
  • 结构特性:二分搜索树的结构使得这些操作非常高效。

类型

  • 普通二分搜索树:标准的二分搜索树,可能不平衡。
  • 平衡二分搜索树:如AVL树、红黑树等,通过特定的平衡机制保持树的平衡。

应用场景

  • 数据存储:用于实现高效的查找、插入和删除操作。
  • 数据排序:二分搜索树可以用于对数据进行排序。

问题与原因

倾斜二分搜索树的问题在于其不平衡性,这通常是由于插入和删除操作没有很好地维护树的平衡性。例如,如果数据已经有序,每次插入都会导致树的一侧增长,形成倾斜。

解决方法

为了避免倾斜二分搜索树的问题,可以使用自平衡二分搜索树,如AVL树或红黑树。这些树通过旋转操作来维护树的平衡。

AVL树示例代码(Python)

代码语言:txt
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class TreeNode:
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None
        self.height = 1

class AVLTree:
    def insert(self, root, key):
        if not root:
            return TreeNode(key)
        elif key < root.key:
            root.left = self.insert(root.left, key)
        else:
            root.right = self.insert(root.right, key)

        root.height = 1 + max(self.getHeight(root.left), self.getHeight(root.right))

        balance = self.getBalance(root)

        # Left Left Case
        if balance > 1 and key < root.left.key:
            return self.rightRotate(root)

        # Right Right Case
        if balance < -1 and key > root.right.key:
            return self.leftRotate(root)

        # Left Right Case
        if balance > 1 and key > root.left.key:
            root.left = self.leftRotate(root.left)
            return self.rightRotate(root)

        # Right Left Case
        if balance < -1 and key < root.right.key:
            root.right = self.rightRotate(root.right)
            return self.leftRotate(root)

        return root

    def leftRotate(self, z):
        y = z.right
        T2 = y.left

        y.left = z
        z.right = T2

        z.height = 1 + max(self.getHeight(z.left), self.getHeight(z.right))
        y.height = 1 + max(self.getHeight(y.left), self.getHeight(y.right))

        return y

    def rightRotate(self, y):
        x = y.left
        T2 = x.right

        x.right = y
        y.left = T2

        y.height = 1 + max(self.getHeight(y.left), self.getHeight(y.right))
        x.height = 1 + max(self.getHeight(x.left), self.getHeight(x.right))

        return x

    def getHeight(self, root):
        if not root:
            return 0
        return root.height

    def getBalance(self, root):
        if not root:
            return 0
        return self.getHeight(root.left) - self.getHeight(root.right)

参考链接

通过使用自平衡二分搜索树,可以确保树的高度始终保持在O(log n),从而保证操作的高效性。

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