AVL树的诱导高度不平衡
如果在AVL树中插入一个节点，则可能会发生new_node路径中的一个节点将失去高度平衡的情况。但是我的问题是，如果这个节点是固定的，那么它上面的其他节点（祖先直到根）是否仍然会保持高度不平衡（以防他们之前失去平衡）。
我做了一些书面工作，可以观察到这种情况是不可能的。一旦高度不平衡被固定在一个节点上，它的所有祖先都应该被自动固定（如果它们受到影响）。
共有1个答案
不平衡可以局部修复；总共有四种情况需要考虑。更准确地说，它是两种情况（单旋转和双旋转），另外两种是它们的镜像版本；这里描述了这些操作。无需遵循根目录的路径并重新平衡此路径上的每个节点。总的来说，再平衡可以在固定的时间内完成。
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相信维基百科文章：http://en.wikipedia.org/wiki/AVL_tree AVL树高度平衡，但一般不平衡重量，也不平衡μ；[4] 也就是说，同级节点的子节点数量可能相差很大。 但是，作为AVL树是： 自平衡二叉查找树[...]。在AVL树中，任何节点的两个子树的高度最多相差一个 我不明白AVL怎么会是重量不平衡的，因为——如果我很好地理解AVL树的定义——每个兄弟姐妹都会有大约
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主要内容：二叉排序树转化为平衡二叉树,构建平衡二叉树的代码实现,总结上一节介绍如何使用二叉排序树实现动态 查找表，本节介绍另外一种实现方式—— 平衡二叉树。 平衡二叉树，又称为 AVL 树。实际上就是遵循以下两个特点的二叉树： 每棵子树中的左子树和右子树的深度差不能超过 1； 二叉树中每棵子树都要求是平衡二叉树； 其实就是在二叉树的基础上，若树中每棵子树都满足其左子树和右子树的深度差都不超过 1，则这棵二叉树就是平衡二叉树。 图 1 平衡与不平衡的二叉树及结点的
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排序二叉树中存在一个问题就是可能会退化成一个链表，当只有左子树或者右子树有节点的时候，此时排序二叉树就像链表一样，但因为排序二叉树在插入查询的时候还要判断左右子树的问题，这样查询的效率反而变低，从而引出了平衡二叉树 平衡二叉树又称平衡搜索树(Self-balance Binary Search Tree)又称AVL树，同时保证了查询和添加的效率。首先平衡二叉树是一颗排序二叉树，且它是空树或者他的每
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AVL树是一种平衡的二元搜索树，即高度=O（log（n））。这是通过确保每个节点都遵循AVL树属性来实现的： 左侧子树（LST）的高度-右侧子树（RST）的高度在[-1,0,1]范围内 其中，对于给定节点，高度（LST）-高度（RST）称为平衡因子（BF）。 根据这个定义，叶子的高度是0。但是几乎每次讨论AVL树时，人们都认为叶子的高度是1。 我的问题是，我们能把叶子的高度取为0吗？这将使以下BS
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我已经验证了avl插入代码的三个来源。在计算高度的所有情况下， 根高度=1最大值（self.getHeight（root.left），self。getHeight（根（右）） 上面给出了一行。 这是我的问题，为什么我们要取左子树和右子树的最大值，并在其中添加一个？如果我们将节点添加到具有最小高度的子树中呢？在这种情况下，两者将具有相同的高度H而不是H 1。 此高度增量应添加为， 我说得对吗？如果是
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在我们继续之前，我们来看看执行这个新的平衡因子要求的结果。我们的主张是，通过确保树总是具有 -1,0或1 的平衡因子，我们可以获得更好的操作性能的关键操作。 让我们开始思考这种平衡条件如何改变最坏情况的树。有两种可能性，一个左重树和一个右重树。 如果我们考虑高度0,1,2和3的树，Figure 2 展示了在新规则下可能的最不平衡的左重树。 Figure 2 看树中节点的总数，我们看到对于高度为0的