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TUhjnbcbe - 2020/11/19 4:16:00
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就在昨天,折磨我这么长时间的平衡二叉树终于算是有了一个进步

为了验证代码的执行结果,还手算了一遍

在结果验证正确的那一刻,感觉一切都值了~~

发朋友圈,朋友们都觉得很厉害

其实我是个菜鸟,能做到这一步,只是因为很有耐心...

还记得上一篇对平衡二叉树实现的分析吗?

来,复习一下数据结构(八)--平衡二叉树

真的是说起来容易做起来难..理论上是可以,实现起来不容易啊,成功实现了一个“增加元素”的方法,就已经想哭了

头发有没有掉我没注意,但脑细胞绝对死了一大波儿了

废话不多说,直奔主题

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先说第一个问题:如何识别二叉树是否平衡?

这个理论上是很简单了:如果所有节点的左子树和右子树的高度差都小于等于1,那么就表示二叉树平衡了.

举个栗子,如下图

图中有两个失衡节点,2和3,所以二叉树不平衡,需要调整

在调整前要确认需要调整的失衡节点,失衡节点有两个,要调整哪个?调整深度最低的失衡节点。

明显2的深度要比3的大,所以需要调整节点3

也就是说,目前要做的就是两件事

第一,判断二叉树是否失衡,找到所有失衡节点

第二,找到需要调整的节点,从失衡节点中找到最低失衡节点

道理是这么个道理,谁都懂

但这是程序,又不是说肉眼去识别的,我该怎么找?这就涉及到程序设计了。

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为了能够确认某个节点是否是失衡节点,那么我需要知道该节点的左子树高度和右子树高度

在确认了高度差之后,我还需要在失衡节点之间进行一个比较判断,所以我需要一个层级值,来表示节点深度

基于此,我的节点Node对象就出来了

1classNodeK,V{2NodeK,Vparent;3NodeK,Vleft;4NodeK,Vright;5Kkey;6Vvalue;7intleftHeight;//左子树的深度8intrightHeight;//右子树的深度9intlevel;//从root节点为0开始,依次累加Node(Kkey,Vvalue,NodeK,Vparent){12this.key=key;13this.value=value;14this.parent=parent;15leftHeight=0;16rightHeight=0;17level=0;18}19}

借助一张图,来看下level和height的定义

图中数字代表标号,不代表大小。

0号:level为0,leftHeight为3,rightHeight为1

1号:level为1,leftHeight为1,rightHeight为2

2号:level为1,leftHeight为0,rightHeight为0

3号:level为2,leftHeight为0,rightHeight为0

4号:level为2,leftHeight为0,rightHeight为1

5号:level为3,leftHeight为0,rightHeight为0

根据这个分析,就可以很明显的看出失衡节点是0.

那代码如何实现寻找最低失衡节点?

首先是找到左右子树差大于1的节点

再从这些失衡节点中找到level值大的那个节点

1privateNodeK,VunbalanceNode(){2NodeK,Vtemp=root;3NodeK,VtempParent=null;4NodeK,VlastBadNode=null;5/*6*找到二叉树中的最小的节点:tempParent7*/8while(temp!=null){9tempParent=temp;10temp=temp.left;11}12while(tempParent!=null){13/*14*计算每个节点左右子树的高度差,找到失衡节点15*/16intsubValue=Math.abs(tempParent.leftHeight-tempParent.rightHeight);17if(subValue1(lastBadNode==null

lastBadNode.leveltempParent.level)){18//高度差满足,并且遍历到的level是最大的,也就是位置最低19lastBadNode=tempParent;20}21//寻找下一个节点22tempParent=nextNode(tempParent);23}24returnlastBadNode;25}

查找最低失衡节点就结束了

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在查找过程中有一个方法:nextNode--寻找下一个节点

说一下nextNode的实现逻辑,也就是如何去寻找一个节点的下一个节点

首先,去寻找该节点的右子树的最小值,如果存在,那么就是该节点的下一个节点

否则,则要去遍历该节点的parent…parent,直至找到该节点存在于某个节点的左子树中,那么某个节点就是下一个节点

找到最低失衡节点之后,接下来就是调整了

1privatevoidadjustTree(NodeK,Vparent){2NodeK,VunBalanceNode=unbalanceNode();3while(unBalanceNode!=null){4System.out.println("unBalanceNode:"+unBalanceNode);5//如果unBalanceNodeisnull二叉树中没有失衡节点,所以不需要进行旋转6if((unBalanceNode.leftHeight-unBalanceNode.rightHeight)1){7rotateRight(unBalanceNode);8}elseif((unBalanceNode.leftHeight-unBalanceNode.rightHeight)-1){9rotateLeft(unBalanceNode);10}11unBalanceNode=unbalanceNode();12}13}

如何进行调整?这又是一个值得考虑的问题了,二叉树的调整涉及到的是旋转问题

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如果最低失衡节点的leftHeightrightHeight,那么就表示左子树层级比较多,所以把左子树向右旋转,即调用rotateRight方法进行左子树右旋

反之,也就是说最低失衡节点的rightHeightleftHeight,那么就表示右子树层级比较多,所以把右子树左旋,即调用rotateLeft方法进行右子树左旋

在旋转结束后,还要继续判断二叉树中是否还存在失衡节点。

一个是因为失衡节点不止一个,还有一个原因是旋转后原先失衡节点可能依旧失衡

ok,好了,先是寻找到最低失衡节点,紧接着调整二叉树重新平衡了,对于二叉树的操作就完成了。

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那么二叉树如何左旋和右旋的呢?

这个旋转会涉及到三个问题

节点的位置修改

节点的level修改

节点的height子树高度修改

关于”左旋和右旋时节点之间是如何替换的“这个问题,在上一文中已经写的很清楚了

如果是右子树左旋,那就是找到最低失衡节点的右子树的极小值点,来代替最低失衡节点的位置。

右子树的极小值点比右子树的所有节点都小,但却比最低失衡节点大所以将最低失衡节点调整为极值点的左子树

既然是右子树的极小值点,那极值点必然只有右子树,没有左子树。将极值点的右子树交给极值点parent的左子树

如果是左子树右旋,那就寻找最低失衡节点的左子树的极大值点,来代替最低失衡节点的位置

左子树的极大值点比左子树的所有节点都大,但却比最低失衡节点小所以将最低失衡节点调整为极值点的右子树

既然是左子树的极大值点,那么极值点必然只有左子树,没有右子树,将极值点的左子树交给极值点parent的右子树

其实节点替换还好说,关键难点在于level和height需要调整,这个真的是要哭了

不过最终还是成功了,感恩感恩

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来看下level的调整,需要调整四个部分

需要旋转的子树的极值点,exNode极值点本身level=badNode.level

最低失衡节点badNode的level+1

最低失衡节点badNode的所有子节点的level++

极值点exNode的所有子节点的level--

1/**2*3*

paramexNode失衡极值点,4*

parambadNode最低失衡节点5*

paramisRotateLeft是否是右子树左旋6*/7privatevoidadjustLevelWhenRotate(NodeK,VexNode,NodeK,VbadNode,booleanisRotateLeft){89//调用必须是在调整之前10exNode.level=badNode.level;11badNode.level+=1;//isRotateLeft为true表示右子树左旋,代表失衡节点的左子树需要调整14ListNodeK,VleftTree=iteratorTree(isRotateLeft,badNode);15for(NodeK,Vnode:leftTree){16if(node!=null){17node.level++;18}19}//右子树中的最小值exNode为极值点,所以exNode只有右子树22ListNodeK,Vex_leftTree=iteratorTree(!isRotateLeft,exNode);23for(NodeK,Vnode:ex_leftTree){24if(node!=null){25node.level--;26}27}

这个level的调整,自己画个二叉树的图就清晰了。

因为极值点代替了失衡节点,所以极值点的level就等于失衡节点的level

最低失衡节点因为旋转的原因,一定会成为极值点的子树,也就是相对于原先的位置,层级又往下移。所以level+1

当然最低失衡节点的所旋转的子树,对应节点的位置是和badNode的变化保持一致的,所以level+1

最后就是极值点的子树中,所有节点位置上移,所以level-1

调整完level之后,就是height的调整了

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需要调整哪些节点的height?

极值点的height肯定需要调整

最低失衡节点的height也需要调整

极值点的parent的height需要调整

极值点的parent.parent..都可能需要调整

这个还是需要区分左旋和右旋的

1if(exNode!=exNode.parent.right){2exNode.parent.leftHeight=exNode.rightHeight;3}else{4exNode.parent.rightHeight=exNode.rightHeight;5}67NodeK,Vchild=exNode.parent;8NodeK,Vparent=child.parent;9while(parent!=null){10if(child==parent.left){11parent.leftHeight=Math.max(child.leftHeight,child.rightHeight)+1;12}else{13parent.rightHeight=Math.max(child.leftHeight,child.rightHeight)+1;14}child=parent;17parent=child.parent;18}exNode.leftHeight=badNode.leftHeight+1;21exNode.rightHeight=badNode.rightHeight;22badNode.rightHeight=0;

如果是右子树左旋,极值点是右子树的极小值点,调整代码如上图所示

对于极值点的parent来说,只需要调整包含极值点的子树的高度。那就是极值点的右子树的高度

在调整了parent节点之后,会不会对parent…parent…产生影响呢?

不管有没有影响,直接把child的高度给parent。所以parent的height有可能会修改,也可能不会

紧接着,极值点的左子树目前是失衡节点了,所以左子树高度就是失衡节点的左子树高度+1.极值点右子树高度就是失衡节点原先的右子树高度

最后,因为是右子树左旋,失衡节点的右子树被清空,所以失衡节点的右子树高度置为0

同理,可以推出左子树右旋时高度的调节

至此二叉树调整结束,回归平衡

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接下来你可以开始增加元素了,也就是实现put方法

在插入之前,要明确几点第一,插入之前二叉树一定是平衡的第二,新插入的节点,如果是非root节点,那么一定是叶子节点

所以插入分为以下三步1,首先执行插入操作,分三种情况

1若插入的为root节点,那么二叉树不需要进行任何调整

2若插入的是已存在的节点,那么二叉树只需要更新value,也不需要调整

3若插入的是新的节点,那就表示插入的一定是叶子节点,那么二叉树需要调整

2,调整height和level

1level,由root到根节点++

2height,由根节点到root修改(increaseHeight方法)

3,调整二叉树平衡,需要根据平衡二叉树的第四条性质,对二叉树进行相应的调整

代码就不贴了,难点也不在这儿。只要搞明白了如何寻找最低失衡节点,以及寻找到之后如何旋转二叉树,那么这儿的问题对你来说不算难点

具体代码实现可以去看gitHub

代码有很多注释,以及代码实现过程。点击阅读原文可以看到源码

最后的最后,分享转发一波儿呗~

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我为什么要坚持写笔记?

码农常犯的4个问题,你中招了吗?Android鼠标源码研究(三)---获取输入事件数据结构探究系(七)--二叉树实现

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