avl树

C++：探索AVL树旋转的奥秘AVL树需要旋转是为了保持平衡。当插入或删除节点后，某些子树的高度差超过1，就会破坏AVL树的平衡性。为了让树重新平衡，避免一边过高、一边过低的情况，旋转可以调整节点的位置，使树保持左右高度差不超过1。这样做的目的是确保查找、插入、删除操作的效率始终保持在 O(log₂ n)。简单来说，旋转就是“调位置，让树站得更稳”。

数据结构——AVL树目录一.AVL树的概念二.AVL树的实现1.AVL树结点的定义2.AVL树的插入3.AVL树的删除4.AVL树的查和改

暴力数据结构——AVL树AVL树最先发明的⾃平衡⼆叉查找树,AVL可以是⼀颗空树,或者具备下列性质的⼆叉搜索树：• 它的左右⼦树都是AV树，且左右⼦树的⾼度差的绝对值不超过1

羑悻的小杀马特

AVL树（平衡二叉树）的介绍以及相关构建欢迎光临：羑悻的小杀马特-CSDN博客目录一·AVL树的介绍：二·AVL树的实现：1·结构框架：2·节点的插入：

分享一个关于Avl树的迭代器算法前段时间在研究avl树的迭代实现，在节点不使用parent指针的情况下，如何使用堆栈来实现双向地迭代。我参考了网络上的大部分迭代器实现，要么是使用了parent指针（就像c++的map容器中的迭代算法），要么就是前中后序遍历，没找到一种真正意义上可以双向迭代的算法，于是乎在我的不屑努力下，基于灵感想到了一个只使用很低层数的堆栈就可以完成双向迭代的算法。我把它命名为“基于双向堆栈的avl树双向迭代算法”。

小乌龟不会飞

【C++】详解AVL树——平衡二叉搜索树个人主页：东洛的克莱斯韦克-CSDN博客祝福语：愿你拥抱自由的风目录二叉搜索树AVL树概述平衡因子旋转情况分类

加勒比之杰克

【平衡二叉树】AVL树（双旋）小伙伴们大家好，本片文章将会讲解AVL树的左双选和右双旋的相关内容。如果看到最后您觉得这篇文章写得不错，有所收获，麻烦点赞👍、收藏🌟、留下评论📝。您的支持是我最大的动力，让我们一起努力，共同成长！

小白不是程序媛

【C++干货铺】会旋转的二叉树——AVLTree=========================================================================

program-learner

C++ AVL树(四种旋转,插入)AVL树又称高度平衡二叉搜索树,它的高度接近log[2]N(以2为底N的对数),整棵树的形状接近完全二叉树增删查改的时间复杂度是O(log[2]N) 本节我们实现的是Key-Value模型的AVL树

AVL树实现目录编辑一，AVL树的概念二，实现AVL树（部分）1.AVL树的节点2.AVL数的插入1.当根节点为nullptr时要执行如下代码：

炫酷的伊莉娜

【C++】map&set的底层结构 -- AVL树（高度平衡二叉搜索树）如果一棵二叉搜索树是高度平衡的，它就是 AVL 树。如果它有 n 个结点，其高度可保持在 O(log₂n)，搜索时间复杂度 O(log₂n)。

AVL树的模拟实现(c++)目录搜索二叉树对于搜索查询来说是非常快的，但是它有着致命的缺陷，如果插入的数据是有序的，那么它的结构就会变成单链表，这对于搜索查询来说是非常不利的，因此为了解决搜索树的缺陷，弥补它的不足，引入了AVL树，它是由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，即：当向二叉搜索树中插入新节点后，如果能保证每个节点的左右子树的高度差的绝对值不超过1（需要对树中的节点进行调整），即可降低树的高度，从而减少平均搜索长度。

【数据结构】AVL树的插入与验证普通的二叉搜索树在极端情况下会退化成类似链表的形状，从而使查找的效率降低至O(N)。在此基础上，苏联与以色列数学家Adelson-Velskii 与苏联数学家Landis，发明出了 AVL树或者说平衡二叉搜索树。

C++AVL树本期我们来实现详细讲解AVL树目录AVL树的概念代码实现全部代码AVL树的增删查改最多走高度次，也就是O(logN)

爱写代码的刚子

【C++模拟实现】手撕AVL树作者：爱写代码的刚子时间：2023.9.10前言：本篇博客将会介绍AVL树的模拟实现(模拟AVL树的插入)，以及如何去验证是否为AVL树

【高阶数据结构】AVL树 {概念及实现；节点的定义；插入并调整平衡因子；旋转操作：左单旋，右单旋，左右双旋，右左双旋；AVL树的验证及性能分析}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：

【高阶数据结构】AVL树详解（图解+代码）前面对map/multimap/set/multiset进行了简单的介绍，在其文档介绍中发现。这几个容器有个共同点是：其底层都是按照二叉搜索树来实现的，但是二叉搜索树有其自身的缺陷，假如往树中插入的元素有序或者接近有序，二叉搜索树就会退化成单支树，时间复杂度会退化成O(N)，因此map、set等关联式容器的底层结构是对二叉树进行了平衡处理，即采用平衡树来实现。