平衡二叉树
平衡二叉树
在前面几节里,我们学会了怎样构建一棵非平衡二叉树。但不幸的是非平衡二叉树可能会变成一个列表,这样对树的插入和删除操作就是非随机的了。
一个更好的方法是保持树在任何情况下都是平衡 的。
Adelsom-Velskii和Landis [?](在[?]中描述)使用一个简单的标准来衡量平衡 这个概念:如果一棵树的每个结点的两个子树高度之差不超过1,我们就说这棵树是平衡的。具有这种特性的树常常被称作 AVL 树。平衡二叉树能够在O(logN)的时间规模里完成查找、插入和删除操作,N是树中结点的个数。
假设我们用元组{Key,Value,Height,Smaller,Bigger}表示一棵 AVL树,用{_,_ ,0,_,_}表示一棵空树。然后在树中的查找操作就很容易实现了:
lookup(Key, {nil,nil,0,nil,nil}) ->
not_found;
lookup(Key, {Key,Value,_,_,_}) ->
{found,Value};
lookup(Key, {Key1,_,_,Smaller,Bigger}) when Key < Key1 ->
lookup(Key,Smaller);
lookup(Key, {Key1,_,_,Smaller,Bigger}) when Key > Key1 ->
lookup(Key,Bigger).
lookup的代码和非平衡二叉树中的基本一样。插入操作这样实现:
insert(Key, Value, {nil,nil,0,nil,nil}) ->
E = empty_tree(),
{Key,Value,1,E,E};
insert(Key, Value, {K2,V2,H2,S2,B2}) when Key == K2 ->
{Key,Value,H2,S2,B2};
insert(Key, Value, {K2,V2,_,S2,B2}) when Key < K2 ->
{K4,V4,_,S4,B4} = insert(Key, Value, S2),
combine(S4, K4, V4, B4, K2, V2, B2);
insert(Key, Value, {K2,V2,_,S2,B2}) when Key > K2 ->
{K4,V4,_,S4,B4} = insert(Key, Value, B2),
combine(S2, K2, V2, S4, K4, V4, B4).
empty_tree() ->
{nil,nil,0,nil,nil}.
思路是找到要插入的项将被插入到什么地方,如果插入使得树变得不平衡了,那么就平衡它。平衡一棵树的操作通过combine函数实现[4]。
combine({K1,V1,H1,S1,B1},AK,AV,
{K2,V2,H2,S2,B2},BK,BV,
{K3,V3,H3,S3,B3} ) when H2 > H1, H2 > H3 ->
{K2,V2,H1 + 2,
{AK,AV,H1 + 1,{K1,V1,H1,S1,B1},S2},
{BK,BV,H3 + 1,B2,{K3,V3,H3,S3,B3}}
};
combine({K1,V1,H1,S1,B1},AK,AV,
{K2,V2,H2,S2,B2},BK,BV,
{K3,V3,H3,S3,B3} ) when H1 >= H2, H1 >= H3 ->
HB = max_add_1(H2,H3),
HA = max_add_1(H1,HB),
{AK,AV,HA,
{K1,V1,H1,S1,B1},
{BK,BV,HB,{K2,V2,H2,S2,B2},{K3,V3,H3,S3,B3}}
};
combine({K1,V1,H1,S1,B1},AK,AV,
{K2,V2,H2,S2,B2},BK,BV,
{K3,V3,H3,S3,B3} ) when H3 >= H1, H3 >= H2 ->
HA = max_add_1(H1,H2),
HB = max_add_1(HA,H3),
{BK,BV,HB ,
{AK,AV,HA,{K1,V1,H1,S1,B1},{K2,V2,H2,S2,B2}},
{K3,V3,H3,S3,B3}
}.
max_add_1(X,Y) when X =< Y ->
Y + 1;
max_add_1(X,Y) when X > Y ->
X + 1.
打印一棵树也很简单:
write_tree(T) ->
write_tree(0, T).
write_tree(D, {nil,nil,0,nil,nil}) ->
io:tab(D),
io:format('nil', []);
write_tree(D, {Key,Value,_,Smaller,Bigger}) ->
D1 = D + 4,
write_tree(D1, Bigger),
io:format('~n', []),
io:tab(D),
io:format('~w ===> ~w~n', [Key,Value]),
write_tree(D1, Smaller).
现在让我们来看看我们的劳动成果。假设我们在一棵AVL树中插入键为1,2,3,…,16的16个数据。结果如图4.3,它是一棵平衡的树了(跟上一节那棵变形的树比较一下)。
最后是AVL树中的删除操作:
delete(Key, {nil,nil,0,nil,nil}) ->
{nil,nil,0,nil,nil};
delete(Key, {Key,_,1,{nil,nil,0,nil,nil},{nil,nil,0,nil,nil}}) ->
{nil,nil,0,nil,nil};
delete(Key, {Key,_,_,Smaller,{nil,nil,0,nil,nil}}) ->
Smaller;
delete(Key, {Key,_,_,{nil,nil,0,nil,nil},Bigger}) ->
Bigger;
delete(Key, {Key1,_,_,Smaller,{K3,V3,_,S3,B3}}) when Key == Key1 ->
{K2,V2,Smaller2} = deletesp(Smaller),
combine(Smaller2, K2, V2, S3, K3, V3, B3);
delete(Key, {K1,V1,_,Smaller,{K3,V3,_,S3,B3}}) when Key < K1 ->
Smaller2 = delete(Key, Smaller),
combine(Smaller2, K1, V1, S3, K3, V3, B3);
delete(Key, {K1,V1,_,{K3,V3,_,S3,B3},Bigger}) when Key > K1 ->
Bigger2 = delete(Key, Bigger),
combine( S3, K3, V3, B3, K1, V1, Bigger2).
图4.3 一棵平衡二叉树
nil
16 ===> a
nil
15 ===> a
nil
14 ===> a
nil
13 ===> a
nil
12 ===> a
nil
11 ===> a
nil
10 ===> a
nil
9 ===> a
nil
8 ===> a
nil
7 ===> a
nil
6 ===> a
nil
5 ===> a
nil
4 ===> a
nil
3 ===> a
nil
2 ===> a
nil
1 ===> a
nil
deletisp函数删除并返回树中最大的元素。
deletesp({Key,Value,1,{nil,nil,0,nil,nil},{nil,nil,0,nil,nil}}) ->
{Key,Value,{nil,nil,0,nil,nil}};
deletesp({Key,Value,_,Smaller,{nil,nil,0,nil,nil}}) ->
{Key,Value,Smaller};
deletesp({K1,V1,2,{nil,nil,0,nil,nil},
{K2,V2,1,{nil,nil,0,nil,nil},{nil,nil,0,nil,nil}}}) ->
{K2,V2,
{K1,V1,1,{nil,nil,0,nil,nil},{nil,nil,0,nil,nil}}
};
deletesp({Key,Value,_,{K3,V3,_,S3,B3},Bigger}) ->
{K2,V2,Bigger2} = deletesp(Bigger),
{K2,V2,combine(S3, K3, V3, B3, Key, Value, Bigger2)}.
脚注
| [1] | encode/2和本章其它一些例子的代码调用了io模块中的函数。这个模块是一个提供给用户进行格式化输入输出的标准模块。它的详细特性将在第??章和附录??中描述。 |
|---|---|
| [2] | 只有一个作者是系领带的。 |
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| [3] | 这在数据库管理系统的数据字典 里面是不用怀疑的。 |
| --- | --- |
| [4] | 有关合并规则的详细描述可以在第[??]章找到。 |
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