C++进阶:AVL树详解及模拟实现(图示讲解旋转过程)

C++进阶:AVL树详解及模拟实现(图示讲解旋转过程)

之前在搜索二叉树最后早就埋下伏笔,来介绍AVL树和红黑树,今天就先来第一个吧


文章目录

  • 1.AVL树介绍
    • 1.1概念介绍
    • 1.2核心性质
  • 2.项目文件规划
  • 3.整体框架(节点和Tree)
  • 4.AVL树的新节点插入
    • 4.1新节点插入当前节点的右子树的右子树——左旋转
      • 左旋 (Left Rotation)
        • 情况:
        • 操作:
    • 4.2新节点插入当前节点的左子树的左子树——右旋转
      • 右旋 (Right Rotation)
        • 情况:
        • 操作:
    • 4.3新节点插入当前节点的左子树的右子树——左右双旋
      • 左右双旋(LR旋转)
    • 4.4新节点插入当前节点的右子树的左子树——右左双旋
      • 右左旋(RL旋转)
    • 4.5组装完整版Insert()
  • 5.中序方便过会测试
  • 6.编写函数看是否满足要求
    • 6.1求高度
    • 6.2 平衡否
  • 7.测试
  • 8.全部代码
    • 8.1 AVLTree.h
    • 8.2 test.cpp


1.AVL树介绍

二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下。因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis在1962年发明了一种解决上述问题的方法,人为规定:

当向二叉搜索树中插入新结点后,如果能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整),即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度

1.1概念介绍

  1. AVL树定义
    • 解释AVL树是一种自平衡的二叉搜索树,由G.M. Adelson-Velsky和E.M. Landis在1962年提出。
    • 强调AVL树中每个节点的平衡因子(Balance Factor),即左子树高度和右子树高度之差不超过1。
  2. 平衡因子
    • 解释平衡因子的概念,即一个节点的左子树高度减去右子树高度的值。
    • 平衡因子为{-1, 0, 1}时,树是平衡的。
  3. 自平衡性质
    • 说明AVL树具有自平衡性质,即在插入或删除节点时,会通过旋转操作来保持树的平衡。
    • 提及AVL树的平衡因子限制,确保树的高度保持在对数级别。

AVL1

1.2核心性质

  1. 严格平衡

    • 强调AVL树的严格平衡性质,即每个节点的左右子树高度差不超过1。
    • 严格平衡性质保证了AVL树的高度近似于对数级别,保证了高效的插入、删除和查找操作。
  2. 插入和删除操作

    • 介绍当插入或删除节点时,AVL树如何通过旋转操作来保持平衡。
    • 解释插入和删除操作可能会导致树失去平衡,需要通过单旋转、双旋转等操作进行调整。
  3. 时间复杂度

    • 说明AVL树的插入、删除和查找操作的时间复杂度都是O(log n),其中n为树中节点的数量。
    • 强调AVL树在动态数据集合中的高效性,适用于需要频繁更新的场景。

2.项目文件规划

在这里插入图片描述

头文件AVLTree.h:进行模拟的编写

源文件test.cpp:进行测试,检查代码逻辑是否满足期望

3.整体框架(节点和Tree)

template<class K,class V>
struct AVLTreeNode
{
	AVLTreeNode<K, V>* _left;
	AVLTreeNode<K, V>* _right;
	AVLTreeNode<K, V>* _parent;//父亲节点
	int _bf; // balance factor 平衡因子
	pair<K, V> _kv;//每个节点里存一个pair

	AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _bf(0)
		, _kv(kv)//都直接在初始化列表里初始化了
	{}
};

template<class K, class V>
class AVLTree
{
	typedef AVLTreeNode<K, V> Node;//名字太长了,叫Node也更好理解
public:

private:
	Node* _root = nullptr;//给上缺省值
};

4.AVL树的新节点插入

基本步骤:

  1. 查找插入位置: 首先,我们需要找到新节点应该插入的位置。从根节点开始,按照二叉搜索树的性质,逐级向左或向右比较键值,直到找到一个合适的位置
  2. 插入新节点: 找到插入位置后,我们创建一个新的节点,并将其插入到树中。如果树为空,则新节点成为树的根节点。否则,将新节点插入到合适的位置,使得树仍然保持二叉搜索树的性质。
  3. 更新平衡因子: 在插入新节点后,需要沿着插入路径更新所有受影响节点的平衡因子。平衡因子是指节点的左右子树的高度差。如果插入导致某个节点的平衡因子超出范围(通常是 -1、0、1),则需要进行旋转操作来恢复平衡。
  4. 平衡调整: 如果插入操作破坏了 AVL 树的平衡性,我们需要进行一系列的旋转操作来重新平衡树。旋转操作包括单旋转和双旋转,具体的旋转方式取决于插入节点的位置以及平衡因子的情况。
  5. 旋转后继续向上: 插入节点后,可能需要对父节点、祖父节点等进行旋转操作,直到树恢复平衡为止。
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr)//如果是空树
		{
			_root = new Node(kv);
			return true;//插入成功
		}

		Node* cur = _root;
		Node* parent = nullptr;
		while (cur)//这里开始找位置
		{
			if (kv.first < cur->_kv.first)//小于往左走
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (kv.first > cur->_kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else
			{
				return false;//不能有相等的
			}
		}
		//开始把新节点链接上
		cur = new Node(kv);
		if (parent->_kv.first < kv.first)
		{
			parent->_right = cur;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

		//更新平衡因子
		while (parent != nullptr)//cur到跟节点停下
		{
			if (cur == parent->_left)//在左就--
			{
				parent->_bf--;
			}
			else//在右++
			{
				parent->_bf++;
			}
			//开始检查父亲节点的情况
			if (parent->_bf == 0)
			{
				break;//直接停止
			}
			else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
			{
				cur = parent;
				parent = cur->_parent;//向上走
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
			{
				//破坏了规则了,开始旋转
			}
			else
			{
				// 会到这说明插入之前AVL树就有问题
				assert(false);
			}
		}
	}

更新平衡因子过程:

更新的原则如下:

  • 如果新节点插入到父节点的左侧,则父节点的平衡因子减一。
  • 如果新节点插入到父节点的右侧,则父节点的平衡因子加一。

更新后,需要检查父节点的平衡因子是否发生变化,如果发生变化,则继续向上检查祖先节点的平衡因子,直到根节点或者到达一个平衡因子为 ±1 的节点为止。根据更新后节点的平衡因子情况,可以采取以下处理措施:

  • 如果节点的平衡因子为 0,表示节点所在子树的高度没有变化,不会影响祖先节点的平衡因子,更新结束
  • 如果节点的平衡因子为 ±1,表示节点所在子树的高度变化(本来是0,现在变成 ±1,子树高度变了),会影响祖先节点的平衡因子,需要继续向上更新祖先节点的平衡因子
  • 如果节点的平衡因子为 ±2,表示节点所在子树违反了平衡规则,需要进行平衡调整操作(如旋转),然后更新结束。

4.1新节点插入当前节点的右子树的右子树——左旋转

左旋 (Left Rotation)

左旋的情况是当一个节点的右子树过高,需要进行左旋来降低右子树的高度,同时保持树的平衡。

情况:
  1. 新节点插入到当前节点的右子树的右子树中,导致当前节点的平衡因子为 +2。
  2. 在双旋的过程中,当左子树的平衡因子为 -1,右子树的平衡因子为 +1。
操作:

左旋是指将当前节点向左旋转,使得当前节点的右子树的左子树成为当前节点的右子树,同时将当前节点成为其右子树的左子树。

    A                     B
   / \                   / \
  T1  B       ==>       A   T3
     / \               / \
    T2  T3            T1  T2

AVL2

	void RotateL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;//要成为根的
		Node* subRL = subR->_left;//要成为30的右子树

		parent->_right = subRL;
		if (subRL != nullptr)
			subRL->_parent = parent;

		subR->_left = parent;
		Node* pparent = parent->_parent;//存一下,新根才能链接
		parent->_parent = subR;

		if (parent == _root)
		{
			_root = subR;
			subR->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)//parent在pp的左,那我新的跟subR也要左
			{
				ppnode->_left = subR;
			}
			else//同理
			{
				ppnode->_right = subR;
			}
			subR->_parent = ppnode;
		}

		//更新平衡因子
		parent->_bf = 0;
		subR->_bf = 0;
	}

4.2新节点插入当前节点的左子树的左子树——右旋转

右旋 (Right Rotation)

右旋的情况是当一个节点的左子树过高,需要进行右旋来降低左子树的高度,同时保持树的平衡。

情况:
  1. 新节点插入到当前节点的左子树的左子树中,导致当前节点的平衡因子为 -2。
  2. 在双旋的过程中,当左子树的平衡因子为 -1,右子树的平衡因子为 +1。
操作:

右旋是指将当前节点向右旋转,使得当前节点的左子树的右子树成为当前节点的左子树,同时将当前节点成为其左子树的右子树。

    A                     B
   / \                   / \
  B   T3       ==>     T1   A
 / \                       / \
T1  T2                    T2  T3

在这里插入图片描述

void RotateR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;

		parent->_left = subLR;
		if (subLR)
			subLR->_parent = parent;

		subL->_right = parent;

		Node* ppnode = parent->_parent;
		parent->_parent = subL;

		if (parent == _root)
		{
			_root = subL;
			subL->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)
			{
				ppnode->_left = subL;
			}
			else
			{
				ppnode->_right = subL;
			}
			subL->_parent = ppnode;
		}

		subL->_bf = 0;
		parent->_bf = 0;
	}

4.3新节点插入当前节点的左子树的右子树——左右双旋

当新节点插入当前节点的左子树的右子树时,会触发左右双旋操作(LR旋转)。这种情况发生在当前节点的左子树的右子树上插入了新节点,导致当前节点的平衡因子不平衡(可能为+2或-2),且当前节点的左子树的右子树的平衡因子为正值(+1)。为了恢复 AVL 树的平衡性,需要先对当前节点的左子树进行一次左旋操作,然后再对当前节点进行一次右旋操作。

左右双旋(LR旋转)

具体步骤如下:

  1. 对当前节点的左子树进行一次左旋操作。
  2. 对当前节点进行一次右旋操作。

示例:

假设当前节点为 A,新节点插入在 A 的左子树的右子树的情况下,左右双旋操作如下:

        A                        A                        C
       / \                      / \                      / \
      B   T4    左旋后         C   T4    右旋后         B   A
     / \      --------->     / \       --------->    / \ / \
    T1   C                   B   T3                  T1 T2 T3 T4
        / \                 / \
       T2  T3              T1  T2
void RotateLR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		int bf = subLR->_bf;//存一下,后面要更新bf

		RotateL(parent->_left);
		RotateR(parent);

		if (bf == -1)
		{
			subLR->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			parent->_bf = 1;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			subLR->_bf = 0;
			subL->_bf = -1;
			parent->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 0)
		{
			subLR->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			parent->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

4.4新节点插入当前节点的右子树的左子树——右左双旋

右左旋(RL旋转)

右左旋操作发生在节点的右子树过深,导致平衡因子为 -2 且其右子节点的平衡因子为 +1 的情况下。具体步骤如下:

  1. 对 A 的右子树进行一次左旋操作。
  2. 再对 A 进行一次右旋操作。

示例:

    A                     A                    C
   / \                   / \                  / \
  T1  B       ==>      T1   C      ==>       A   B
     / \                   / \              / \ / \
    C   T4                T2  B            T1 T2 T3 T4
   / \                       / \
  T2  T3                    T3  T4
void RotateRL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		int bf = subRL->_bf;

		RotateR(subR);
		RotateL(parent);

		subRL->_bf = 0;
		if (bf == 1)
		{
			subR->_bf = 0;
			parent->_bf = -1;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 1;
		}
		else
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 0;
		}
	}

4.5组装完整版Insert()

bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr)//如果是空树
		{
			_root = new Node(kv);
			return true;//插入成功
		}

		Node* cur = _root;
		Node* parent = nullptr;
		while (cur)//这里开始找位置
		{
			if (kv.first < cur->_kv.first)//小于往左走
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (kv.first > cur->_kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else
			{
				return false;//不能有相等的
			}
		}
		//开始把新节点链接上
		cur = new Node(kv);
		if (parent->_kv.first < kv.first)
		{
			parent->_right = cur;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

		//更新平衡因子
		while (parent != nullptr)//cur到跟节点停下
		{
			if (cur == parent->_left)//在左就--
			{
				parent->_bf--;
			}
			else//在右++
			{
				parent->_bf++;
			}
			//开始检查父亲节点的情况
			if (parent->_bf == 0)
			{
				break;//直接停止
			}
			else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
			{
				cur = parent;
				parent = cur->_parent;//向上走
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
			{
				//破坏了规则了,开始旋转
				if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateL(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1)
				{
					RotateR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateLR(parent);
				}
				else
				{
					RotateRL(parent);
				}

				break;//调整完后就平衡了,也不用向上,直接出去
			}
			else
			{
				// 会到这说明插入之前AVL树就有问题
				assert(false);
			}
		}
	}

5.中序方便过会测试

	void InOrder()
	{
		_InOrder(_root);
	}
	void _InOrder(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return;
		}
		_InOrder(root->_left);
		cout << root->_kv.first << "[" << root->_bf << "]" << endl;
		_InOrder(root->_right);
	}

6.编写函数看是否满足要求

只要有一个节点的左子树与右子树的高度差距大于等于2,那么就不满足了

从这里也能看出要写一个求高度函数更方便

6.1求高度

	int Height()
	{
		_Height(_root);
	}
	int _Height(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return 0;
		}
		int right = _Height(root->_right);
		int left = _Height(root->_left);
		return right > left ? right + 1 : left + 1;
	}

这段代码实现了 AVL 树的高度计算和平衡性检查功能。

_Height 函数:

这个函数用于计算给定树的高度。递归地计算左右子树的高度,然后返回较大的子树高度加上 1。这个函数被用于计算整棵树的高度。

Height 函数:

这个函数是对外提供的接口,用于获取 AVL 树的高度。它调用 _Height 函数并传入根节点,返回整棵 AVL 树的高度。

6.2 平衡否

	bool IsBalance()
	{
		int height = 0;
		return _IsBlance(_root, height);
	}
	bool _IsBlance(Node* root, int& h)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			h = 0;
			return true;
		}

		int leftHeight = 0, rightHeight = 0;
		if (!_IsBlance(root->_left, leftHeight)
			|| !_IsBlance(root->_right, rightHeight))
		{
			return false;
		}

		if (abs(rightHeight - leftHeight) >= 2)
		{
			cout << root->_kv.first << "不平衡" << endl;
			return false;
		}
		h= leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
		return true;
	}

_IsBalance 函数:

这个函数用于检查 AVL 树的平衡性。它递归地检查树的每个节点,计算左右子树的高度并比较它们的差值,如果差值大于等于 2,则表示不平衡。此外,还检查每个节点的平衡因子是否正确,即右子树高度减去左子树高度等于节点的平衡因子。如果平衡因子异常,则表示树不平衡。

IsBalance 函数:

这个函数是对外提供的接口,用于检查整棵 AVL 树的平衡性。它调用 _IsBalance 函数并传入根节点,返回整棵 AVL 树是否平衡的结果。

这些函数的实现是 AVL 树的重要部分,用于确保 AVL 树保持平衡性和正确性。


7.测试

void TestAVLTree1()
{
	int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };
	AVLTree<int, int> t;
	for (auto e : a)
	{
		t.Insert(make_pair(e, e));
		cout << e << "->" << t.IsBalance() << endl;
	}

	t.InOrder();
	cout << t.IsBalance() << endl;
}

在这里插入图片描述


8.全部代码

8.1 AVLTree.h

#pragma once

template<class K,class V>
struct AVLTreeNode
{
	AVLTreeNode<K, V>* _left;
	AVLTreeNode<K, V>* _right;
	AVLTreeNode<K, V>* _parent;//父亲节点
	int _bf; // balance factor 平衡因子
	pair<K, V> _kv;//每个节点里存一个pair

	AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _bf(0)
		, _kv(kv)//都直接在初始化列表里初始化了
	{}
};

template<class K, class V>
class AVLTree
{
	typedef AVLTreeNode<K, V> Node;//名字太长了,叫Node也更好理解
public:
	void RotateL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;//要成为根的
		Node* subRL = subR->_left;//要成为30的右子树

		parent->_right = subRL;
		if (subRL != nullptr)
			subRL->_parent = parent;

		subR->_left = parent;
		Node* ppnode = parent->_parent;//存一下,新根才能链接
		parent->_parent = subR;

		if (parent == _root)
		{
			_root = subR;
			subR->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)//parent在pp的左,那我新的跟subR也要左
			{
				ppnode->_left = subR;
			}
			else//同理
			{
				ppnode->_right = subR;
			}
			subR->_parent = ppnode;
		}

		//更新平衡因子
		parent->_bf = 0;
		subR->_bf = 0;
	}
	void RotateR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;

		parent->_left = subLR;
		if (subLR)
			subLR->_parent = parent;

		subL->_right = parent;

		Node* ppnode = parent->_parent;
		parent->_parent = subL;

		if (parent == _root)
		{
			_root = subL;
			subL->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)
			{
				ppnode->_left = subL;
			}
			else
			{
				ppnode->_right = subL;
			}
			subL->_parent = ppnode;
		}

		subL->_bf = 0;
		parent->_bf = 0;
	}
	void RotateLR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		int bf = subLR->_bf;//存一下,后面要更新bf

		RotateL(parent->_left);
		RotateR(parent);

		if (bf == -1)
		{
			subLR->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			parent->_bf = 1;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			subLR->_bf = 0;
			subL->_bf = -1;
			parent->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 0)
		{
			subLR->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			parent->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}
	void RotateRL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		int bf = subRL->_bf;

		RotateR(subR);
		RotateL(parent);

		subRL->_bf = 0;
		if (bf == 1)
		{
			subR->_bf = 0;
			parent->_bf = -1;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 1;
		}
		else
		{
			parent->_bf = 0;
			subR->_bf = 0;
		}
	}
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr)//如果是空树
		{
			_root = new Node(kv);
			return true;//插入成功
		}

		Node* cur = _root;
		Node* parent = nullptr;
		while (cur)//这里开始找位置
		{
			if (kv.first < cur->_kv.first)//小于往左走
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (kv.first > cur->_kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else
			{
				return false;//不能有相等的
			}
		}
		//开始把新节点链接上
		cur = new Node(kv);
		if (parent->_kv.first < kv.first)
		{
			parent->_right = cur;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

		//更新平衡因子
		while (parent != nullptr)//cur到跟节点停下
		{
			if (cur == parent->_left)//在左就--
			{
				parent->_bf--;
			}
			else//在右++
			{
				parent->_bf++;
			}
			//开始检查父亲节点的情况
			if (parent->_bf == 0)
			{
				break;//直接停止
			}
			else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
			{
				cur = parent;
				parent = cur->_parent;//向上走
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
			{
				//破坏了规则了,开始旋转
				if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateL(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1)
				{
					RotateR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateLR(parent);
				}
				else
				{
					RotateRL(parent);
				}

				break;//调整完后就平衡了,也不用向上,直接出去
			}
			else
			{
				// 会到这说明插入之前AVL树就有问题
				assert(false);
			}
		}
	}

	void InOrder()
	{
		_InOrder(_root);
	}
	void _InOrder(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return;
		}
		_InOrder(root->_left);
		cout << root->_kv.first << "[" << root->_bf << "]" << endl;
		_InOrder(root->_right);
	}

	int Height()
	{
		_Height(_root);
	}
	int _Height(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return 0;
		}
		int right = _Height(root->_right);
		int left = _Height(root->_left);
		return right > left ? right + 1 : left + 1;
	}
	bool IsBalance()
	{
		int height = 0;
		return _IsBlance(_root, height);
	}
	bool _IsBlance(Node* root, int& h)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			h = 0;
			return true;
		}

		int leftHeight = 0, rightHeight = 0;
		if (!_IsBlance(root->_left, leftHeight)
			|| !_IsBlance(root->_right, rightHeight))
		{
			return false;
		}

		if (abs(rightHeight - leftHeight) >= 2)
		{
			cout << root->_kv.first << "不平衡" << endl;
			return false;
		}
		h= leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
		return true;
	}

private:
	Node* _root = nullptr;//给上缺省值
};

void TestAVLTree1()
{
	int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };
	AVLTree<int, int> t;
	for (auto e : a)
	{
		t.Insert(make_pair(e, e));
		cout << e << "->" << t.IsBalance() << endl;
	}

	t.InOrder();
	cout << t.IsBalance() << endl;
}

8.2 test.cpp

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<iostream>
using namespace std;
#include<assert.h>


#include"AVLTree.h"
int main()
{
	TestAVLTree1();
	return 0;
}

今天就到这里啦!!下一次肯定是红黑树啦!!!

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