现在我们可以创建一个AVL树的实例,并进行插入和删除操作: avl_tree =None keys= [20, 4, 15, 70, 50, 80, 100]forkeyinkeys: avl_tree=insert(avl_tree, key) avl_tree= delete(avl_tree, 70) 在这个例子中,我们插入了一些数字,然后删除了一个。 红黑树 红黑树是另一种自平衡二叉搜索树,它通过确...
li=None): self.root = None if li: for val in li: self.insert_no_rec(val) def insert(self, node, val): if not node: node = BiTreeNode(val) elif
data)self.bf=0classAVLTree(BST):def__init__(self,li=None):BST.__init__(self,li)defrotate_left(self,p,c):s2=c.lchildp.rchild=s2ifs2:s2.parent=pc.lchild=pp.parent=cp.bf=0c.bf=0returncdefrotate_right(self,p,c):s2=c.rchildp.lchild=s2ifs2:s2.parent=pc.rchild...
代码实现: Python实现: importsys#初始化节点classTreeNode(object):def__init__(self,key):self.key=keyself.left=Noneself.right=Noneself.height=1classAVLTree(object):definsert_node(self,root,key):#基于BST树的方式插入节点ifnotroot:returnTreeNode(key)elifkey<root.key:root.left=self.insert_node(...
python classTreeNode(object):def__init__(self,data,left=None,right=None):self.data=dataself.left=leftself.right=rightself.height=0classAVLTree(object):def__init__(self):self.root=Nonedeffind(self,key):ifnotself.root:returnNoneelse:returnself._find(key,self.root)def_find(self,key,node...
AVLTree的Python实现 AVLTree 自己最近在学习数据结构,花了几天理解了下AVLTree的实现,简单一句话概括就是先理解什么是旋转,然后弄明白平衡因子在各种旋转后是如何变化的。最后整理了下学习的过程,并尽量用图片解释,代码水平请高手看到别笑话,有逻辑错误也欢迎指出,谢谢。
平衡二叉树也叫自平衡二叉搜索树(Self-Balancing Binary Search Tree),所以其本质也是一颗二叉搜索树,不过为了限制左右子树的高度差,避免出现倾斜树等偏向于线性结构演化的情况,所以对二叉搜索树中每个节点的左右子树作了限制,左右子树的高度差称之为平衡因子,树中每个节点的平衡因子绝对值不大于1,此时二叉搜索树称之为...
平衡二叉树也叫自平衡二叉搜索树(Self-Balancing Binary Search Tree),所以其本质也是一颗二叉搜索树,不过为了限制左右子树的高度差,避免出现倾斜树等偏向于线性结构演化的情况,所以对二叉搜索树中每个节点的左右子树作了限制,左右子树的高度差称之为平衡因子,树中每个节点的平衡因子绝对值不大于 ...
(self, val):p = self.rootif not p: # 空树self.root = BiTreeNode(val)returnwhile True:if val < p.data:if p.lchild:p = p.lchildelse: # 左孩子不存在p.lchild = BiTreeNode(val)p.lchild.parent = preturnelif val > p.data:if p.rchild:p = p.rchildelse:p.rchild = BiTreeNode...
self.height=1# 节点高度classAVLTree:def__init__(self):self.root=None # 获取节点高度 def_height(self,node):returnnode.heightifnodeelse0# 更新节点高度 def_update_height(self,node):node.height=max(self._height(node.left),self._height(node.right))+1# 获取平衡因子 ...