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之前在分析二分搜索树时,就提出了一个问题,如果向二分搜索树插入顺序的元素就会形成下图,这样就会造成查询效率低等问题,这时就需要引入平衡二叉树解决此类问题,如果对二分搜索树不了解建议先去看看这篇文章【数据结构】二分搜索树小结
平衡二叉树:本质上是一颗二叉查找树对于任意一个节点,平衡因子不能超过1,下图就是一颗平衡二叉树
平衡因子: 左子树和右子树的高度差
那么既然平衡二叉树需要保证平衡因子不超过1,就必然需要记录下每个节点的平衡因子。首先从下到上给每个节点记录自己的高度,之后父节点就可以通过左右孩子的高度进行记录自己的平衡因子了。
下图中节点处黑色数字表示了节点的高度,蓝色数组表示了节点的平衡因子,叶子节点的平衡因子就是,对于根节点而言它的左孩子高度为4,右孩子高度为2那么根节点的平衡因子就是左右孩子高度差为2.
代码的实现是在之前【数据结构】二分搜索树小结中代码的基础上,首先实现为每一个节点记录一个高度值,然后根据高度值去求平衡因子。
height属性用来记录节点的高度,由于每次新添加的元素必然处于叶子节点处,因此new时直接将其height赋值为1
size用来记录二分搜索的元素个数
- public class AVLTree<E extends Comparable<E>> {
-
- private class Node {
- public E e;
- public Node left, right;
- //记录节点的高度值
- public int height;
-
- public Node(E e) {
- this.e = e;
- left = null;
- right = null;
- //每向树中添加一个元素,这个元素必然是处于叶子节点,所以高度为1
- height = 1;
- }
- }
-
- private Node root;
- private int size;
-
- public AVLTree() {
- root = null;
- size = 0;
- }
-
- public int size() {
- return size;
- }
-
- public boolean isEmpty() {
- return size == 0;
- }
-
- public int getHeight(Node node){
- if(node == null)
- return 0;
- return node.height;
- }
- }
添加方法就是从root节点进行递归判断大小,添加后需要去更新节点的高度,但是下面的代码仅仅添加了高度没有判断是否平衡因子大于1了,因此下一步创建一个用于生成节点的平衡因子的方法。
- //向以node为根的AVL树中插入元素e,递归
- //返回插入新节点后的AVL树
- private Node add(Node node, E e) {
- if (node == null) {
- size++;
- return new Node(e);
- }
-
- if (e.compareTo(node.e) < 0) {
- node.left = add(node.left, e);
- } else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
- node.right = add(node.right, e);
- }
-
- //更新height
- node.height = 1 + Math.max(getHeight(node.left),getHeight(node.right));
-
- //向以node为根的AVL树中插入元素e,但AVL树的根还是node,所以返回根节点
- return node;
- }
- //获得节点node的平衡因子
- private int getBalanceFactor(Node node){
- if(node == null){
- return 0;
- }
- return getHeight(node.left) - getHeight(node.right);
- }
下面的代码仅仅是调用了调用了getBalanceFactor方法判断了当前节点的平衡因子是否大于1,如果大于1 的话就需要进行平衡维护,后续的平衡维护步骤将会在之后给出。
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