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AVL树中的旋转

是一种平衡二叉搜索树中用于维持树的平衡性的操作。AVL树是一种自平衡的二叉搜索树,它的特点是任意节点的左子树和右子树的高度差不超过1。

旋转操作分为左旋和右旋两种类型。

  1. 左旋:左旋是指将一个节点的右子树提升为根节点,同时将原根节点变为新根节点的左子树。左旋操作可以解决右子树过深的问题,使得树保持平衡。
  2. 右旋:右旋是指将一个节点的左子树提升为根节点,同时将原根节点变为新根节点的右子树。右旋操作可以解决左子树过深的问题,使得树保持平衡。

旋转操作的步骤如下:

  1. 左旋操作:
    • 将当前节点的右子节点的左子树作为当前节点的右子树。
    • 将当前节点的右子节点替代当前节点的位置。
    • 将当前节点作为新右子节点的左子节点。
    • 更新节点的高度。
  • 右旋操作:
    • 将当前节点的左子节点的右子树作为当前节点的左子树。
    • 将当前节点的左子节点替代当前节点的位置。
    • 将当前节点作为新左子节点的右子节点。
    • 更新节点的高度。

AVL树中的旋转操作可以保持树的平衡性,使得树的高度保持在O(log n)的范围内,提高了搜索、插入和删除等操作的效率。

腾讯云提供了云数据库TDSQL、云数据库CynosDB等产品,可以用于存储和管理AVL树等数据结构。具体产品介绍和链接如下:

  1. 云数据库TDSQL:腾讯云提供的一种高性能、高可用的关系型数据库,支持MySQL和PostgreSQL引擎。可用于存储和管理AVL树等数据结构。
    • 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  • 云数据库CynosDB:腾讯云提供的一种全托管的、兼容MySQL和PostgreSQL的分布式数据库。可用于存储和管理AVL树等数据结构。
    • 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cynosdb

通过使用腾讯云的数据库产品,可以方便地存储和管理AVL树等数据结构,提高数据的存取效率和可靠性。

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在一棵高度为hAVL,最少节点数S(h) = S(h-1)+S(h-2)+1。对于h为0时,S(h)=1;h为2时,S(h)=2。这个函数与斐波那契数列密切相关。...双旋转:对于1,2两种情形,如果采用单旋转来做,那么会发现,单旋转并没有降低深度。它还是不平衡。双旋转解决了这个问题,它等价于做了两次单旋转。...在AVL中就不一一实现了,只就插入做了实现,我对删除采用是懒惰删除法。在此不在说明。只测试一下AVL深度是不是O(log n)以及序遍历输出是不是有序。...(T); //插入右子树左子树 } } } else { //x在这棵AVL,我们什么都不做,当然,我们也可以重新设计AVLADT。...//使得ADT可以保存数据出现次数,如果有相同数据插入,我们就使得次数加1。 //这样做法为我们在AVL做一个删除也提供了一种方式,即:懒惰删除。

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一棵AVL具有以下性质: AVL是一颗特殊二叉搜索AVL插入一个节点后,所有节点左右孩子节点高度差绝对值小于等于1 左右子树高度差(简称平衡因子)绝对值不超过1(-1/0/1...:插入节点、调整平衡因子、旋转AVL 2.2.1 插入节点 AVL也是一棵二叉搜索,因此它在插入数据时也需要先找到要插入位置然后在将节点插入。...不同是,AVL插入节点后需要对节点平衡因子进行调整,如果插入节点后平衡因子绝对值大于1,则还需要对该进行旋转旋转成为一棵高度平衡二叉搜索。 和二叉搜索一样,先找到节点再进行插入。...旋转AVLAVL插入一个节点后,节点平衡因子可能会发生变化,因此需要对节点平衡因子进行调整。...但是,调整后节点平衡因子可能会大于1,也就是说插入一个节点后不在是一颗AVL。因此,需要通过旋转将调整后旋转成一颗AVL

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【C++】“旋转!跳跃!我闭着眼!”—— 从零开始构建AVL

所以就有了改进版二叉搜索->AVL(平衡二叉搜索) 在1962年,两位俄罗斯数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis发明了一种解决上述问题方法:当向二叉搜索插入新结点后...2.3 AVL旋转(重点) 旋转AVL精髓所在!!...空间复杂度 空间复杂度:O(n) AVL需要存储额外信息(例如节点平衡因子),以及可能需要额外空间来执行旋转操作。 AVL在频繁进行插入和删除操作场景可能不是最佳选择。...应用场景: 数据库索引:数据库系统经常使用AVL作为索引结构,因为它能够提供高效查询、插入和删除操作。 字典实现:在需要动态插入和删除键值对场景AVL是一种有效数据结构。...编译器设计:在编译器设计符号表AVL可以用来存储和检索变量、函数名及其属性,确保查找高效性。 网络路由算法:在IP路由选择AVL可以用来维护和查询路由表,确保数据包能够高效路由。

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AVL探秘

一、AVL   AVL是一种平衡查找,在前面的两篇文章:二叉搜索 和 红黑 中都提到过。...因此提出一些对二叉搜索效率改进树结构使最坏时间复杂度降为O(lgn),AVL和红黑就是其中代表,除此之外,还有一些如AA-tree、B-tree、2-3-tree等。...使不平衡变平衡最关键是找到“平衡条件”,我们已经在前面一篇文章详述了红黑平衡条件是:对节点进行着色,并约束从根节点到任何叶子节点长度,其中,约定了5条规定,稍显复杂。...而AVL平衡条件则显得格外简单:只用保证左右子树高度不超过1即可。 二、AVL实现 1、数据结构 节点类:因为需要控制节点高度,所以高度是一个属性。...首先,插入和删除会破坏节点高度,所以,应更新结点高度;其次,插入和删除破坏了某些节点平衡,所以,应针对上面四种情况分别平衡节点。

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04-4. Root of AVL Tree-平衡查找AVL实现

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C++【AVL

,如果其中一方高度过高时(失衡,可能退化),就会通过 旋转 方式降低高度,有效避免了退化 如果 二叉搜索 节点具备以下性质 它左右子树都是 AVL 左右子树高度之差(平衡因子)绝对值不超过...注:本文仅对 AVL 插入操作做详解 2.1、抽象图 AVL 旋转操作 比较复杂,需要考虑多种形状、多种情况,为了方便理解,将 部分节点 视为一个整体(抽象化),主要看高度 h 进行旋转操作...AVL 旋转部分代码时,出现此问题) 将 AVL 四种旋转情况 分析透彻后,就已经完成绝大部分工作了 关于 AVL 详细操作可以参考这篇 Blog:《AVL(动图详解)》 ---- 3、AVL...+ 容量 AVL 是一棵十分自律,即使在数据量如此之大情况下,也能很好控制高度 3.3、AVL性能 AVL 是一棵 绝对平衡 二叉,对高度控制极为苛刻,稍微有点退化趋势,都要被旋转调整...及 AVL 属性,有可能会引发连锁旋转反应,导致一直 旋转 至 根 位置(旋转比较浪费时间) AVL 性能很优秀,如果在存储大量不需要修改静态数据时,用 AVL 是极好,但在大多数场景

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AVL概念 我们上一篇博客讲了,二叉搜索在极端情况下会退化为单支情况(具体可以看上一篇博客:http://t.csdnimg.cn/o7PiL)。那我们该如何解决这种问题呢?...那我们将具有以下特征二叉搜索叫做AVL: 左右子树高度差(这里简称平衡因子)绝对值不超过1 左右子树都是AVL 如果一棵是高度平衡,那它就是AVL,如果这棵有n个节点,那我们能把这棵高度维持在...AVL基本操作 我们这里着重讲解AVL插入操作,其他操作与普通二叉搜索是一样。...2时,我们为了保证平衡,需要进行一些旋转操作。...此情况比较复杂,单一旋转已经不能满足平衡了,我们此时要先左旋再右旋: else if (parent->_pf == -2 && cur->_pf == 1) { RotaleLR(parent

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