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BST也成为AVL树,对吗?
高度概念让我困惑,因为这些文章:
根据此定义,叶的高度为0。
这是正确的。
但是如果高度从零开始,我也可以有下面的AVL树,对吗?
否,叶的父节点的高度为1,因为从该节点到叶的路径有1条边。
所以应该是:
O -- height 2, balance factor 2
/
O -- height 1, balance factor 1
/
O -- height 0
根的平衡因子为2,因为其左子树的高度为1,右子树的高度为-1(!)。请注意,如果单个节点的高度为0,则空树的高度为1。这也是维基百科中提到的:
节点的高度是从该节点到叶子的最长下行路径的长度。[...]根节点的深度为零,叶节点的高度为零,只有单个节点(因此既是根又是叶)的树的深度和高度为零。传统上,空树(没有节点的树,如果允许的话)的高度为−1。
所以这些不是有效的AVL树:它们需要重新平衡。
本文向大家介绍在Javascript AVL树中计算平衡因子,包括了在Javascript AVL树中计算平衡因子的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 AVL树检查左子树和右子树的高度,并确保差异不超过1。该差异称为“平衡因子”。 例如,在以下树中,第一棵树是平衡的,接下来的两棵树是不平衡的- 在第二棵树中,C的左子树的高度为2,而右边子树的高度为0,所以差为2。在第三棵树中,A的右子树的高度
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
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)。
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
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
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