xmengnet/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2024-12-25 01:16:31 +08:00
Code Issues Projects Releases Packages Wiki Activity Actions

Fix avl_tree.md

Browse source
This commit is contained in:
Yudong Jin 2023-02-05 14:18:57 +08:00
parent e3f0151a7f
commit 6778557056
2 changed files with 9 additions and 12 deletions
Show stats Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

2
.gitignore vendored
View file

@ -12,4 +12,4 @@ site/
scripts/ scripts/
docs/overrides/ docs/overrides/
docs/src src/

19
docs/chapter_tree/avl_tree.md
View file

@ -411,20 +411,16 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
如下图所示（结点下方为「平衡因子」），从底至顶看，二叉树中首个失衡结点是 **结点 3**。我们聚焦在以该失衡结点为根结点的子树上，将该结点记为 `node` ，将其左子节点记为 `child` ，执行「右旋」操作。完成右旋后，该子树已经恢复平衡，并且仍然为二叉搜索树。 如下图所示（结点下方为「平衡因子」），从底至顶看，二叉树中首个失衡结点是 **结点 3**。我们聚焦在以该失衡结点为根结点的子树上，将该结点记为 `node` ，将其左子节点记为 `child` ，执行「右旋」操作。完成右旋后，该子树已经恢复平衡，并且仍然为二叉搜索树。
=== "Step 1" === "Step 1"
![right_rotate_step1](avl_tree.assets/right_rotate_step1.png)
![right_rotate_step1](avl_tree.assets/right_rotate_step1.png)
=== "Step 2" === "Step 2"
![right_rotate_step2](avl_tree.assets/right_rotate_step2.png)
![right_rotate_step2](avl_tree.assets/right_rotate_step2.png)
=== "Step 3" === "Step 3"
![right_rotate_step3](avl_tree.assets/right_rotate_step3.png)
![right_rotate_step3](avl_tree.assets/right_rotate_step3.png)
=== "Step 4" === "Step 4"
![right_rotate_step4](avl_tree.assets/right_rotate_step4.png)
![right_rotate_step4](avl_tree.assets/right_rotate_step4.png)
进而，如果结点 `child` 本身有右子结点（记为 `grandChild` ），则需要在「右旋」中添加一步：将 `grandChild` 作为 `node` 的左子结点。 进而，如果结点 `child` 本身有右子结点（记为 `grandChild` ），则需要在「右旋」中添加一步：将 `grandChild` 作为 `node` 的左子结点。
@ -1580,8 +1576,9 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
## 7.4.4. AVL 树典型应用 ## 7.4.4. AVL 树典型应用
- 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景； - 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景；
- 用于建立数据库中的索引系统； - 用于建立数据库中的索引系统；
!!! question "为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎？" !!! question "为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎？"
红黑树的平衡条件相对宽松，因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少，结点增删操作相比 AVL 树的效率更高。
红黑树的平衡条件相对宽松，因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少，结点增删操作相比 AVL 树的效率更高。