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山西建站推广,东莞网络营销公司,网站建设费用报价单,成都市住房和城乡建设局目录 1.概念:2.特点:3.构建方法:4.代码:小结: 1.概念: 平衡二叉树(Balanced Binary Tree),也称为AVL树,是一种二叉树,它满足每个节点的左子树和右…

目录

  • 1.概念:
  • 2.特点:
  • 3.构建方法:
  • 4.代码:
  • 小结:

1.概念:

平衡二叉树(Balanced Binary Tree),也称为AVL树,是一种二叉树,它满足每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1。换句话说,它是一棵高度平衡的二叉树。平衡二叉树的目的是为了保证二叉树的查询、插入和删除操作的时间复杂度都能够达到最优。
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2.特点:

平衡二叉树有几个重要的特点:

高度平衡:每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1,使得整个树的高度非常平衡。

快速查询:由于平衡二叉树的高度平衡,因此查询操作的时间复杂度为O(log n),在n个元素中查找一个元素只需要最多log2^n次比较。

快速插入和删除:平衡二叉树的插入和删除操作都能够在O(log n)时间内完成,因为节点的插入和删除都会导致树的平衡性被破坏,需要进行调整。

3.构建方法:

平衡二叉树的构建方法有很多种,但是最常见的方法是使用递归算法。具体来说,可以按照以下步骤构建平衡二叉树:

首先将输入的数据进行排序,然后按照中间节点的值创建根节点。

将剩余的数据分成两部分,分别递归地创建左子树和右子树,并将它们作为根节点的左子树和右子树。

重复上述步骤,直到所有的节点都被创建出来。

4.代码:

# 平衡二叉树节点类
class BiTreeNode():def __init__(self, data):self.lchild = None  # 二叉树左子树self.rchild = None  # 二叉树右子树self.data = data# 创建平衡二叉树的函数
def create(list_data):# 中间节点索引mid_index = len(list_data) // 2# 创建节点node = BiTreeNode(list_data[mid_index])# 列表左右分割rlist_data = list_data[:mid_index]llist_data = list_data[mid_index + 1:]# 递归构建左子树和右子树if len(rlist_data) > 0:node.rchild = create(rlist_data)if len(llist_data) > 0:node.lchild = create(llist_data)return node  # 返回根节点if __name__ == "__main__":list_data = [1, 2, 3, 0, 7, 8]   # 输入数据root = create(sorted(list_data))    # 默认升序

小结:

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