首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何过滤avl树的数据

AVL树是一种自平衡二叉搜索树,它在插入和删除节点时会通过旋转操作来保持树的平衡。过滤AVL树的数据可以通过以下步骤实现:

  1. 遍历AVL树:首先,需要遍历整个AVL树,可以使用中序遍历、前序遍历或后序遍历等方法。
  2. 判断节点是否符合过滤条件:在遍历过程中,对每个节点进行判断,判断其是否符合过滤条件。过滤条件可以是节点值的大小、节点属性的满足等。
  3. 过滤数据:如果节点符合过滤条件,则将该节点的数据添加到结果集中。结果集可以是一个数组、链表或其他数据结构。

以下是一个示例代码,演示如何过滤AVL树的数据:

代码语言:txt
复制
class AVLNode:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None
        self.height = 1

class AVLTree:
    def __init__(self):
        self.root = None

    def insert(self, root, data):
        if not root:
            return AVLNode(data)
        elif data < root.data:
            root.left = self.insert(root.left, data)
        else:
            root.right = self.insert(root.right, data)

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

        balanceFactor = self.getBalance(root)

        if balanceFactor > 1:
            if data < root.left.data:
                return self.rightRotate(root)
            else:
                root.left = self.leftRotate(root.left)
                return self.rightRotate(root)

        if balanceFactor < -1:
            if data > root.right.data:
                return self.leftRotate(root)
            else:
                root.right = self.rightRotate(root.right)
                return self.leftRotate(root)

        return root

    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)

    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, z):
        y = z.left
        T3 = y.right

        y.right = z
        z.left = T3

        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 filterData(self, root, condition, result):
        if root:
            if condition(root.data):
                result.append(root.data)
            self.filterData(root.left, condition, result)
            self.filterData(root.right, condition, result)

    def filterAVLTree(self, condition):
        result = []
        self.filterData(self.root, condition, result)
        return result

# 示例用法
tree = AVLTree()
tree.root = tree.insert(tree.root, 5)
tree.root = tree.insert(tree.root, 3)
tree.root = tree.insert(tree.root, 7)
tree.root = tree.insert(tree.root, 2)
tree.root = tree.insert(tree.root, 4)
tree.root = tree.insert(tree.root, 6)
tree.root = tree.insert(tree.root, 8)

# 过滤条件:只保留大于等于5的节点
filtered_data = tree.filterAVLTree(lambda x: x >= 5)
print(filtered_data)

在上述示例代码中,我们定义了一个AVL树的节点类AVLNode和AVL树类AVLTree。其中,insert方法用于插入节点,getHeight方法用于获取节点高度,getBalance方法用于计算平衡因子,leftRotate和rightRotate方法用于进行左旋和右旋操作。filterData方法用于递归遍历AVL树并过滤符合条件的节点数据,filterAVLTree方法是对外的接口,用于调用filterData方法并返回过滤后的结果。

在示例中,我们创建了一个AVL树,并插入了一些节点。然后,我们定义了一个过滤条件,只保留大于等于5的节点。最后,调用filterAVLTree方法进行过滤,并打印过滤后的结果。

请注意,示例代码中的AVL树实现仅用于演示目的,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当修改和优化。

希望以上内容能够帮助你理解如何过滤AVL树的数据。如果需要了解更多关于云计算、IT互联网领域的名词和概念,可以随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据结构之AVL

Landis 首字母,AVL 在他们1962年论文中首次提出。所以,可以认为 AVL 是最早自平衡二分搜索树结构。AVL 遵循是高度平衡,任意节点左右子树高度相差不超过 1。...除此之外,由于AVL本质上是一棵平衡版二分搜索,所以我们还需要检查AVL二分搜索性质。因为,调整AVL过程中可能会破坏二分搜索性质,此时就需要将其“矫正”过来。...这里将其称为: 左左情况(LL),单次右旋转 右右情况(RR),单次左旋转 左右情况(LR),先左旋转,后右旋转 右左情况(RL),先右旋转,后左旋转 如果你有学习过如何还原魔方的话,就会发现AVL平衡过程跟魔方还原非常相似...在理论和代码上我们都学习到了如何维持一棵AVL平衡性,也已经实现了相应辅助功能。 那么也就知道在添加和删除元素时,如何解决可能破坏AVL平衡性问题。...中删除元素 从AVL中删除元素也会打破AVL平衡性,那么在删除元素时如何维持AVL平衡呢?

47510

数据结构——AVL(C语言)

AVL(Adelson-Velskii 和 Landis)是带有平衡条件二叉查找。在计算机科学中,AVL是最先发明自平衡二叉查找。...在AVL中任何节点两个子树高度最大差别为1,所以它也被称为高度平衡。查找、插入和删除在平均和最坏情况下时间复杂度都是O(lngn)。...增加和删除可能需要通过一次或多次旋转来重新平衡这个。 节点平衡因子是它左子树高度减去它右子树高度(有时相反)。带有平衡因子1、0或-1结点被认为是平衡。...AVL基本操作一般涉及运作同在不平衡二叉查找所运作同样算法。但是要进行预先或随后做一次或多次所谓"AVL旋转"。 以下图标表示四种情况,就是AVL旋转中常见四种。...下面来看AVL操作有哪些: #ifndef _AvlTree_H struct AvlNode; typedef struct AvlNode *Position; typedef struct

1K21
  • 【高阶数据结构】AVL详解

    AVL概念 二叉搜索虽可以提升查找效率,但如果数据有序或接近有序时二叉搜索将退化为单支,查找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下。...AVL测试 AVL是在二叉搜索基础上加入了平衡性限制,因此要测试AVL,可以分两步: 6.1 验证其为二叉搜索 我们插入一些数据,如果中序遍历可得到一个有序序列,就说明为二叉搜索...我们定义一棵AVL,然后插入一些数据中序遍历一下。...6.4 大量随机数构建AVL进行测试 上面的测试数据量比较小,且不够随机 下面我们生成一些随机数来构建AVL,测试一下 10万个随机数,先来试一下 没有问题,10万个随机数构建也没有出现错误情况...因此:如果需要一种查询高效且有序数据结构,而且数据个数为静态(即不会改变),可以考虑AVL,但一个结构经常修改,就不太适合。 10.

    1.3K10

    数据结构——AVL(C语言)

    AVL(Adelson-Velskii 和 Landis)是带有平衡条件二叉查找。在计算机科学中,AVL是最先发明自平衡二叉查找。...在AVL中任何节点两个子树高度最大差别为1,所以它也被称为高度平衡。查找、插入和删除在平均和最坏情况下时间复杂度都是O(lngn)。...增加和删除可能需要通过一次或多次旋转来重新平衡这个。 节点平衡因子是它左子树高度减去它右子树高度(有时相反)。带有平衡因子1、0或-1结点被认为是平衡。...AVL基本操作一般涉及运作同在不平衡二叉查找所运作同样算法。但是要进行预先或随后做一次或多次所谓"AVL旋转"。 以下图标表示四种情况,就是AVL旋转中常见四种。...下面来看AVL操作有哪些: #ifndef _AvlTree_H struct AvlNode; typedef struct AvlNode *Position; typedef struct

    1.1K21

    JS数据结构之AVL

    介绍 AVL(Adelson-Velsky and Landis Tree)是最早被发明自平衡二叉查找,它能保证查找、插入和删除在平均和最坏情况下时间复杂度都是O(log n)。...左单旋转 当node.left.left被进行了一次插入操作,导致这棵不平衡时,需要进行左单旋转,过程如下: 分析: 由于插入了节点x,使得原本以k1为根节点AVL不再平衡。...,需要进行左双旋转,过程如下 分析: 由于插入了节点x,使得原以k3为根节点AVL不再平衡。...插入 除了最后一句把AVL重新平衡外,其它与普通BST相同,不多做解释: function insert(node, val) { if (!..., node.val) } else { node = node.left || node.right } return balance(node) } 参考 数据结构与算法分析

    68910

    04-4. Root of AVL Tree-平衡查找AVL实现

    一种解决办法就是要有一个称为平衡附加结构条件:任何节点深度均不得过深。有一种最古老平衡查找,即AVL。   AVL是带有平衡条件二叉查找。...平衡条件是每个节点左子树和右子树高度最多差1二叉查找(空高度定义为-1)。相比于普通二叉AVL节点需要增加一个变量保存节点高度。...然而在插入过程中可能破坏AVL特性,因此我们需要对进行简单修正,即AVL旋转。   设a节点在插入下一个节点后会失去平衡,这种插入可能出现四种情况:   1....下面一个题即是考察AVL旋转:题目来源:http://www.patest.cn/contests/mooc-ds/04-%E6%A0%914 An AVL tree is a self-balancing...,以此建立AVL,最后输出AVL根节点值。

    93870

    图解数据结构AVL

    AVL(平衡二叉): AVL本质上是一颗二叉查找,但是它又具有以下特点:它是一棵空或它左右两个子树高度差绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉。...这同时也会造成平衡性受到破坏,提高它操作时间复杂度。 例如:我们按顺序将一组数据1,2,3,4,5,6分别插入到一颗空二叉查找AVL中,插入结果如下图: ? ?...这也就是我们引入AVL原因 AVL基本操作: AVL操作基本和二叉查找一样,这里我们关注是两个变化很大操作:插入和删除! 我们知道,AVL不仅是一颗二叉查找,它还有其他性质。...AVL插入,单旋转第一种情况---右旋: ? 由上图可知:在插入之前是一颗AVL,而插入之后结点T左右子树高度差绝对值不再 < 1,此时AVL平衡性被破坏,我们要对其进行旋转。...由上图可知:在插入之前是一颗AVL,而插入之后结点T左右子树高度差绝对值不再 < 1,此时AVL平衡性被破坏,我们要对其进行旋转。

    1.3K10

    Python高级数据结构——AVL

    Python中AVL:高级数据结构解析 AVL是一种自平衡二叉搜索,它能够在每次插入或删除节点时通过旋转操作来保持平衡。...在本文中,我们将深入讲解Python中AVL,包括AVL基本概念、平衡性维护、插入、删除和查询操作,并使用代码示例演示AVL使用。 基本概念 1....AVL平衡性 AVL保持平衡关键在于每个节点平衡因子(Balance Factor),即左子树高度减去右子树高度。...AVL查询 AVL查询操作与普通二叉搜索相同,通过递归实现。...典型应用场景包括数据库索引、编译器中符号表等。 总结 AVL是一种自平衡二叉搜索,通过旋转操作保持平衡。在Python中,我们可以使用类似上述示例

    28710

    AVL如何保持平衡性

    前言上文对常见数据结构进行了简单介绍,包括它们定义、性质和特点。本文将对AVL展开介绍,通过对AVL插入、删除、查找以及旋转操作全面掌握AVL。...AVL平衡性通过上文可以知道AVL通过旋转操作解决二叉查找可能成为线性结构问题,也简单描述了左旋、右旋操作可以保持平衡。那么就有个问题:AVL什么情况下进行左旋、右旋操作?...AVL平衡性取决于左右子树高度差,也就是当插入或删除节点导致某个节点左右子树高度差大于1时视为破坏平衡性,此时需要左旋、右旋操作来保持平衡。...AVL恢复平衡接下来演示这几种情况如何通过旋转操作恢复平衡。先复习一下:右旋操作:以某个节点为旋转点,其左子节点变为其父节点,左子节点右子节点变为其左子节点,右子节点不变。...总结AVL是一棵自平衡查找二叉AVL平衡性取决于某个节点左右子树高度差是否大于1。当插入或删除节点时可能会导致不平衡。有4种不平衡情况:LL、RR、LR、RL。

    12210

    AVL计算平衡因子计算与AVL旋转类型Java代码

    1、本篇博文目标 AVL为了保证平衡因子绝对值不大于1,需要对节点进行旋转。如下面的这篇博文所示。...AVL旋转_Colourful.博客-CSDN博客_avl旋转 如果想要对进行旋转,就需要具备两个先要条件 (1)平衡因子判断 (2)旋转类型 2、如何计算平衡因子和不平衡情况下旋转类型...所以只需要通过递归方式计算左子树和右子树差值即可。所以问题就转换成了计算深度。 【旋转类型】 通过上面的引用博文可知,旋转需要知道是是下面的那种类型?...(1)left- left (2) right - right (3) left -right (4) right -left 计算是那种类型只需要在深度计算时候,对进行递归时候记录递归路径即可...3、代码 //递归方式求深度,TreeTrace类里面有两个变量,一个是depth,该值就是深度。

    59800

    【CPP】各种各样(5)——AVL

    于是乎,我们希望可以构造出一种查找二叉能在反复插入删除后仍然保持左右平衡,也就是希望左右子树高度相差不超过1,这种二叉称为平衡二叉,而这次AVL便是要讲第一种平衡二叉。...然后对于删除函数,如代码可见,AVL删除操作需要类似插入操作运算量,且也需要较大编写量,所以当使用AVL不需要用到太多删除操作时,使用懒惰删除(LazyDelete)是更好选择,不过平衡删除操作也要理解...然后为了表现出树层次,打印函数选择了带深度递归打印。测试如下。 ? ? ? ? AVL是最早被发明平衡二叉,所以它有一些缺陷,但它是很多其他平衡变种,这确立了它学习意义。...我们在AVL思想是严格控制子树与子树之间高度差(深度),但是这种限制使得每次插入删除都要进行复杂操作来平衡它。...一些新平衡不再追求这样条件,它们允许子树有任意深度,只保证整体最坏查找时间可控,下次我们来介绍这种平衡,它是AVL一种变种——伸展(SplayTree)。

    34030

    数据结构(AVL基本概念)

    AVL是高度平衡二叉,任何节点两个子树高度差别<=1 实现AVL 定义一个AVL,AVLTree,定义AVLTree节点内部类AVLNode,节点包含以下特性: 1.key——关键字,对...AVL节点进行排序 2.left——左子树 3.right——右子树 4.height——高度 如果在AVL插入节点后可能导致AVL失去平衡,具体会有四种状态: LL:左左,LeftLeft LR...k1,k2 k2left给k1 k1right给k2left k2给k1right 实现右单旋转 k1,k2 k1right给k2 k2left给k1right k1给k2left ?...节点高度,是它左子树或者右子树中,高度大那个 再加1 /** * AVL测试 * @author taoshihan * @param * */ public class AVLTree...=null){ return tree.height; } return 0; } /** * 取出左右子树中高那个

    33020

    【C++】AVL和红黑插入

    ---- 一、AVL 1.AVL介绍 1....虽然二叉搜索搜索效率很高,当搜索接近满二叉时,搜索效率可以达到logN,但是如果数据是有序,则二叉搜索会退化为单支,搜索效率和普通序列式容器相同了就,所以在搜索基础上,两位俄罗斯数学家研究出了平衡搜索...但该如何将一棵普通搜索调整为平衡搜索呢?实际上需要不断连续旋转进行调平衡,调整过程正是今天主题,也就是搜索旋转调平衡为平衡搜索过程。 2.AVL插入思路 1....第二步:更新平衡因子 更新平衡因子过程,在上面思路部分我也做了详细说明,下面就是将思路转换为代码具体实现。首先需要解决问题是如何更新平衡因子?...写完AVL之后,我们还需要写一个程序对AVL进行验证,要不然你说你AVL他就是AVL啊!万一你写错了呢?所以写完AVL插入之后,还需要再对其进行验证,看是否满足AVL条件。

    65620

    数据结构(四):平衡二叉AVL

    影响时间复杂度因素即为二叉高,为了尽量避免中每层上只有一个节点情况,这里引入平衡二叉。...,所以对二叉搜索中每个节点左右子树作了限制,左右子树高度差称之为平衡因子,中每个节点平衡因子绝对值不大于 ,此时二叉搜索称之为平衡二叉。...当根节点左子树高度比右子树高度大 ,因为平衡二叉是一种有序结构,节点值之间具有大小关系,所以如果根节点保持不变,左右子树始终分隔两岸,则无论如何调整节点位置,二叉始终不可能恢复平衡。...AVL 根据平衡二叉定义可知,若二叉左子树高度为 ,则右子树高度最少也要是 ,方能满足平衡二叉平衡特性。...以 表示高度为 平衡二叉最少节点个数,若二叉不是空则有: 根据推导公式可知,平衡二叉高度最大为 。当二叉向完全二叉靠拢,尽量填满每层上节点时,高度最小,为 。

    1.2K30

    程序员内功心法-AVL

    二叉一些统计特性 第n层最多节点个数2n-1 高度为h二叉,最多包含2h-1个节点,所以n个节点二叉最小高度是log2n + 1 查找成功时,查找次数不会超过高度h 二叉查询性能衡量...当我们数据相同,但是采用不同插入顺序,使平均查找长度不一样。...所以为了解决这个问题,我们引入新二叉搜索实现-平衡二叉AVLAVL内容定义 平衡因子BalanceFactor:左右子树高度差BF=HL - HR 规定左右子树高度差绝对值不超过1...代码如下: AVLNode delete(AVLNode node, T data) { 由于AVL是一个高度严格平衡二叉搜索,查找效率在log2n级别。...但是在维护节点高度平衡时,需要进行旋转操作(插入时最多两次旋转;删除节点时AVL需要调整整个查询路径高度平衡,最多需要log2n次旋转) 后面,我们将介绍另外一种平衡搜索二叉(红黑)!

    55430

    数据结构——平衡二叉AVL

    平衡二叉 世界需要平衡,破坏平衡一方,也许会一时很强势称霸,最终结局逃不过孤立和落空 定义 左、右子树是平衡二叉; 所有结点左、右子树深度之差绝对值≤ 1平衡因子:该结点左子树与右子树高度差...任一结点平衡因子只能取:-1、0 或 1;如果树中任意一个结点平衡因子绝对值大于1,则这棵二叉就失去平衡,不再是AVL; 对于一棵有n个结点AVL,其高度保持在O(log2n)数量级,ASL...依次插入关键字为5, 4, 2, 8, 6, 9 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 平衡二叉插入算法思想 若是空,插入节点作为根节点,深度加1。...在平衡树上进行查找过程和二叉排序相同,因此,查找过程中和给定值进行比较关键字个数不超过平衡 深度。...变种AVL——红黑 颜色特征:每个结点为“黑色”或“红色” 根特征:根结点永远是“黑色” 外部特征:扩充外部叶结点都是空“黑色”结点 内部特征:“红色”结点两个子结点都是“黑色”,即:不允许两个连续红色结点

    511105

    Java数据结构与算法解析(六)——AVL

    AVL简介 而AVL就是解决普通二叉查找弊端方法,他是带有平衡条件二叉查找,这个平衡条件必须容易保持,而且它保证深度必须是O(logN). AVL是高度平衡而二叉。...它特点是:AVL中任何节点两个子树高度最大差别为1。...上面的两张图片,左边AVL,它任何节点两个子树高度差别都<=1;而右边不是AVL,因为7两颗子树高度相差为2(以2为根节点高度是3,而以8为根节点高度是1)。...AVLTree包含了AVL根节点,AVL基本操作也定义在AVL中。AVLTreeNode包括几个组成对象: (1) key – 是关键字,是用来对AVL节点进行排序。...即空二叉高度是0,非空高度等于它最大层次(根层次为1,根子节点为第2层,依次类推)。 3.旋转 如果在AVL中进行插入或删除节点后,可能导致AVL失去平衡。

    39520

    数据结构(5)-- 图解AVL(平衡二叉搜索

    文章目录 前言 平衡二叉搜索AVLAVL节点数据结构 在原始数据上创建AVL 调整节点使平衡操作:旋转 LL (右旋):在左叶左侧插入数据 代码实现: RR(左旋):在右子叶右侧插入数据...代码实现 LR(左右旋):在左叶节点右侧插入数据 代码实现 RL(右左旋):在右叶节点左侧插入数据 代码实现 新节点插入 计算平衡因子 完整代码(测试过) 前言 之前种过AVL,为什么要再写呢...平衡二叉搜索AVL) 二叉搜索一定程度上可以提高搜索效率,但是当原序列有序,例如序列A = {1,2,3,4,5,6},构造二叉搜索如图。...可以看出当节点数目一定,保持左右两端保持平衡,查找效率最高。这种左右子树高度相差不超过1为平衡二叉AVL节点数据结构 和上面使用那个普通结构略有不同。...AVL代码尝试: (先对原始数据进行排序,然后再填充二叉搜索,使用递归方式。)

    49140

    用js来实现那些数据结构14(02-AVL

    在使用二叉搜索时候会出现 一个问题,就是一条分支会有很多层,而其他分支却只有几层,就像下面这样:   如果数据量够大,那么我们在某条边上进行增删改查操作时,就会消耗大量时间。...我们花费精力去构造一个可以提高效率结构,反而事与愿违。这不是我们想要。所以,我们需要另外一种来解决这样问题,那就是自平衡二叉搜索--Adelson-Velskii-Landi(AVL)。...如果有需要,那么就将其逻辑应用于自平衡。   首先我们需要知道这个平衡因子是如何计算。...1、在AVL或者其他中,是否可以出现重复值,比如中已经有了一个11,我还想再加入一个11,是否允许?是否可以?     2、看上图(RR情况图),是否有可能出现除了这四种情况外其他情况?...因为我们AVL,是自平衡二叉搜索,如果在插入之前就是不平衡,那你告诉我你这是啥?赶紧回头看代码,有BUG了亲。

    1.2K40
    领券