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07D3-1 删除:单旋课程教案、知识点、字幕

再来考察AVL树节点删除算法

比如这就是在节点删除之后

引起失衡的一种情况

如果我们同样地将

失衡的那个祖先命名为g

那么它之所以在此时会失衡

是因为此前所摘除的那个节点

恰好处于它原本就更短的那个分支

比如说T3的底部

也就是说 它的平衡因子

将由此前的+1变成现在的+2

从而违规

请注意 这里子树T0和T1的底部

应该至少有一个节点

而T2底部的这个节点有可能存在

也有可能不存在

请注意 与插入的情况不同

在这里 失衡节点g有可能恰好就是

刚刚被删除这个节点的父亲

然而无论如何 只要g p v

这祖孙三代的节点是朝一个方向排列的

比如 p是g的左孩子 v也是p的左孩子

那么我们就可以通过一次单旋

来恢复局部的平衡

具体来说 也就是围绕这个失衡的节点g

做一次顺时针的zig旋转

这个旋转操作的细节

在此前插入算法中

我们已经给出过详细的动画演示

所以这里我们不妨

直接给出旋转调整之后的结果

可以看到 局部的子树树根

由原先的g替换成了p

而节点v和g

则分别成为了节点p的左右孩子

不难验证 经过这样一个调整之后

在此局部 的确恢复了平衡

那么故事就此终结了吗?

我们说有的时候是 有的时候不是

这里的关键在于 T2这棵子树

底层那个节点是否存在

如果它存在 那么我们会发现

经过这样的调整之后

子树的新高度

与此前原树的高度是一样的

因此与插入算法同理

在这种情况下 我们可以保证

在这棵子树以上的每一个祖先

它们的高度及平衡因子

都会继续保持原状

因此不会发生新的失衡现象

然而问题在于T2的这个底层节点

有可能根本就不存在

在这样的一个情况下

相对于原树的高度

调整之后新树的高度

会缩短一个单位

此时不妨设想这样一个场景

也就是某一个祖先

它的另一个分支可能会更高

换而言之 它此前的平衡因子已经是-1

因此在原本就更短的左侧分支

进一步缩短之后

它的平衡因子将进一步下降到-2

从而超标

请注意这个节点在我们调整之前

原本是平衡的

而在它下属的后代恢复平衡之后

它却有可能既而失衡

我们也可以等效地认为

这个节点的失衡

是由于为了消除它后代的失衡

进而引发的

这样一种失衡逐渐向上层祖先传播的现象

也是删除操作所特有的

当然从算法而言

这并不是什么了不起的事情

因为对于这个新的失衡祖先

我们完全可以套用整个调整算法

继续使它复衡

当然 因此有可能又会引发

更高层祖先的失衡

极端的情况下

我们有可能会在每一层都进行一次调整

累计而言 这种调整可能会多达logn次

需要指出的是 这样一种估计

既不是杞人忧天 更不是危言耸听

我们的确可以构造出这样的反例

关于这一点 你可以参考教材

配套习题解析中的[7-17]题

当然 与插入算法一样

我们还需要考虑另外一种情况

也就是g p v这样连续三代节点

未必是朝一个方向排列的

如果它们是按照所谓的之字形排列呢?

数据结构(下)课程列表:

第零章

-选课之前

--写在选课之前

--宣传片

-考核方式

--考核方式

-OJ系统说明

--关于OJ

--1-注册与登录

--2-界面与选课

--3-提交测试

-关于课程教材与讲义

--课程教材与讲义

-关于讨论区

--关于讨论区

-微信平台

--html

-PA晋级申请

--PA晋级

--MOOC --> THU 晋级申请专区

--THU --> CST 晋级申请专区

--编程作业不过瘾?且来清华试比高!

第七章 二叉搜索树

-(a)概述

--07A-1 纵览

--07A-2 循关键码访问

--07A-3 有序性

--07A-4 单调性

--07A-5 接口

-(a)概述--作业

-(b1)BST:查找

--07B1-1 概述

--07B1-2 查找:算法

--07B1-3 查找:理解

--07B1-4 查找:实现

--07B1-5 查找:语义

-第七章 二叉搜索树--(b1)BST:查找

-(b2)BST:插入

--07B2-1 插入:算法

--07B2-2 插入:实现

-(b2)BST:插入--作业

-(b3)BST:删除

--07B3-1 删除:框架

--07B3-2 删除:单分支

--07B3-3 删除:双分支

--07B3-4 删除:复杂度

-第七章 二叉搜索树--(b3)BST:删除

-(c)平衡与等价

--07C-1 极端退化

--07C-2 平均高度

--07C-3 理想+适度

--07C-4 歧义=等价

--07C-5 等价变换

-(c)平衡与等价--作业

-(d1)AVL树:重平衡

--07D1-1 AVL=BBST

--07D1-2 平衡因子

--07D1-3 适度平衡

--07D1-4 接口

--07D1-5 失衡+复衡

-第七章 二叉搜索树--(d1)AVL树:重平衡

-(d2)AVL树:插入

--07D2-1 插入:单旋

--07D2-2 插入:双旋

--07D2-3 插入:实现

-(d2)AVL树:插入--作业

-(d3)AVL树:删除

--07D3-1 删除:单旋

--07D3-2 删除:双旋

--07D3-3 删除:实现

-(d3)AVL树:删除--作业

-(d4)AVL树:(3+4)-重构

--07D4-1 ”3+4“重构

--07D4-2 ”3+4“实现

--07D4-3 rotateAt()

--07D4-4 综合评价

-(d4)AVL树:(3+4)-重构--作业

-本章测验

--章节测验

第八章 高级搜索树(上)

-(a1)伸展树:逐层伸展

--08A1-1 宽松平衡

--08A1-2 局部性

--08A1-3 自适应调整

--08A1-4 逐层伸展

--08A1-5 实例

--08A1-6 一步一步往上爬

--08A1-7 最坏情况

--习题

-(a2)伸展树:双层伸展

--08A2-1 双层伸展

--08A2-2 子孙异侧

--08A2-3 子孙同侧

--08A2-4 点睛之笔

--08A2-5 折叠效果

--08A2-6 分摊性能

--08A2-7 最后一步

--习题

-(a3)伸展树:算法实现

--08A3-1 功能接口

--08A3-2 伸展算法

--08A3-3 四种情况

--08A3-4 查找算法

--08A3-5 插入算法

--08A3-6 删除算法

--08A3-7 综合评价

--习题

-(b1)B-树:动机

--08B1-1 640KB

--08B1-2 越来越大的数据

--08B1-3 越来越小的内存

--08B1-4 一秒与一天

--08B1-5 分级I/O

--08B1-6 1B = 1KB

--习题

-(b2)B-树:结构

--08B2-1 观察体验

--08B2-2 多路平衡

--08B2-3 还是I/O

--08B2-4 深度统一

--08B2-5 阶次含义

--08b2-6: 紧凑表示

--08B2-7 BTNode

--08B2-8 BTree

--习题

-(b3)B-树:查找

--08B3-1 算法过程

--08B3-2 操作实例

--08B3-3 算法实现

--08B3-4 主次成本

--08B3-5 最大高度

--08B3-6 最小高度

--习题

第八章 高级搜索树(下)

-(b4)B-树: 插入

--08B4-1 算法框架

--08B4-2 分裂

--08B4-3 再分裂

--08B4-4 分裂到根

--08B4-5: 实例演示

--习题

-(b5)B-树: 删除

--08B5-1 算法框架

--08B5-2 旋转

--08B5-3 合并

--08B5-4 实例演示

--08B5-5 道法自然

--习题

-(xa1)红黑树:动机

--08XA1-1 观察体验

--08XA1-2 持久性

--08XA1-3 关联性

--08XA1-4 O(1)重构

--习题

-(xa2)红黑树:结构

--08XA2-1 定义规则

--08XA2-2 实例验证

--08XA2-3 提升变换

--08XA2-4 末端节点

--08XA2-5 红黒树,即是B-树

--08XA2-6 平衡性

--08xa2-7: 接口定义

--习题

-(xa3)红黑树:插入

--08XA3-1 以曲为直

--08XA3-2 双红缺陷

--08XA3-3 算法框架

--08XA3-4 RR-1

--08XA3-5 RR-2

--08XA3-6 归纳回味

--习题

-(xa4)红黑树:删除

--08XA4-1 以曲为直

--08XA4-2 算法框架

--08XA4-3 双黑缺陷

--08XA4-4 BB-1

--08XA4-5 反观回味

--08XA4-6 BB-2R

--08XA4-7 BB-2B

--08XA4-8 BB-3

--08xa4-9: 归纳体味

-本章测验

--习题

第九章 词典

-(b)散列:原理

--09B-1 从服务到电话

--09B-2 循值访问

--09B-3 数组

--09B-4 原理

--09B-5 散列

--09B-6 冲突

--习题

-(c)散列:散列函数

--09C-1 冲突难免

--09C-2 何谓优劣

--09C-3 整除留余

--09C-4 以蝉为师

--09C-5 M+A+D

--09C-6 平方取中

--09C-7 折叠汇总

--09C-8 伪随机数

--09C-9 多项式

--09C-A Vorldmort

--09C-B DSA@THU

--习题

-(d1)散列:排解冲突(1)

--09D1-1 一山二虎

--09D1-2 泾渭分明

--09D1-3 开放定址

--09D1-4 线性试探

--09D1-5 懒惰删除

--习题

-(d2)散列:排解冲突(2)

--09D2-1 平方试探

--09D2-2 一利一弊

--09D2-3 至多半载

--09D2-4 M + Lemda

--09D2-5 双蜓点水

--09D2-6 4k + 3

--09D2-7 双平方定理

--09D2-8 泾渭分明

--习题

-(e)桶/计数排序

--09E-1 大数据 + 小范围

--09E-2 桶排序

--09E-3 计数排序

--习题

-本章测验

--本章测试

第十章 优先级队列

-(a1)需求与动机

--10a1-1: 应用需求

--10a1-2: 计算模式

--10a1-3: 功能接口

--习题

-(a2)基本实现

--10a2-1: 向量

--10a2-2: 有序向量

--10a2-3: BBST

--习题

-(b1)完全二叉堆:结构

--10b1-1: 完全二叉树

--10b1-2: 结构性

--10b1-3: 形具神备

--10b1-4: 堆序性

--习题

-(b2)完全二叉堆:插入与上滤

--10b2-1: 上滤

--10b2-2: 实例

--10b2-3: 实现

--10b2-4: 效率

--习题

-(b3)完全二叉堆:删除与下滤

--10b3-1: 算法

--10b3-2: 实例

--10b3-3: 实现

--10b3-4: 效率

--习题

-(b4)完全二叉堆:批量建堆

--10b4-1 : 自上而下的上滤:算法

--10b4-2: 自上而下的上滤:效率

--10b4-3: 自下而上的下滤:算法

--10b4-4 : 自下而上的下滤:实例

--10B4-5: 自下而上的下滤:效率

--习题

-(c)堆排序

--10c-1: 算法

--10c-2: 就地

--10c-3: 实现

--10c-4: 实例

--习题

-(xa1)左式堆:结构

--10xa-1: 第一印象

--10xa1-2: 堆之合并

--10xa1-3: 奇中求正

--10xa1-4: NPL

--10xa1-5: 左倾性

--10xa1-6: 左展右敛

--习题

-(xa2)左式堆:合并

--10xa2-1: LeftHeap模板类

--10xa2-2: 算法

--10xa2-3: 实现

--10xa2-4: 实例

--习题

-(xa3)左式堆:插入与删除

--10xa3-1: 插入即是合并

--10xa3-2: 删除亦是合并

-本章测验

--本章测试

第十一章 串(上)

-(a)ADT

--11a-1: 定义+特点

--11a-2: 术语

--11a-3: ADT

--习题

-(b1)串匹配

--11b1-1: 问题与需求

--11b1-2 算法测评

--习题

-(b2)蛮力匹配

--11b2-1: 构思

--11b2-2: 版本一

--11b2-3: 版本二

--11b2-4: 性能

--习题

-(c1)KMP算法:从记忆力到预知力

--11c1-1: 重复匹配的前缀

--11c1-2: 不变性

--11c1-3 : 记忆力

--11c1-4: 预知力

--习题

-(c2)KMP算法:查询表

--11c2-1: 制表备查

--11c2-2: 主算法

--11c2-3: 实例

--习题

-(c3)KMP算法:理解next[]表

--11c3-1: 快速移动

--11c3-2: 避免回溯

--11C3-3: 通配哨兵

--习题

-(c4)KMP算法:构造next[]表

--11c4-1: 递推

--11c4-2: 算法

--11c4-3: 实现

--习题

-(c5)KMP算法:分摊分析

--11c5-1: 失之粗糙

--11c5-2: 精准估计

--习题

-(c6)KMP算法:再改进

--11c6-1: 美中不足

--11c6-2: 以卵击石

--11c6-3: 前车之覆

--11c6-4 后车之鉴

--11c6-5 : 可视对比

第十一章 串(下)

-(d1)BM_BC算法:以终为始

--11d1-1: 不对称性

--11d1-2: 善待教训

--11d1-3: 前轻后重

--11d1-4: 以终为始

-(d2)BM_BC算法:坏字符

--11d2-1: 坏字符

--11d2-2: 特殊情况

-(d3)BM_BC算法:构造bc[]

--11d3: 画家策略

-(d4)BM_BC算法:性能分析

--11d4-1: 最好情况

--11d4-2: 最坏情况

-(e1)BM_GS算法:好后缀

--11e1-1: 兼顾经验

--11e1-2: 好后缀策略

--11e1-3: 实例体验

-(e2)BM_GS算法:构造gs表

--11e2: 构造gs表

-(e3)BM_GS算法:综合性能

--11e3-1: BM之性能

--11e3-2: 各算法纵览

-(f1)Karp-Rabin算法:串即是数

--11f1-1: 化串为数

--11f1-2: 凡物皆数

--11f1-3: 串亦是数

-(f2)Karp-Rabin算法:散列

--11f2-1: 数位溢出

--11f2-2: 散列压缩

--11f2-3: 应对冲突

--11f2-4: 指纹更新

-本章测验

--本章测试

第十二章 排序

-(a1)快速排序:算法A

--12a1-1: 分而治之

--12a1-2: 轴点

--12a1-3: 构造轴点

--12a1-4: 单调性 + 不变性

-- 12a1-5: 实例

--习题

-(a2)快速排序:性能分析

--12a2-1: 不稳定 + 就地

--12a2-2: 最好情况 + 最坏情况

--12a2-3: 平均情况

--习题

-(a4)快速排序:变种

--12a4-1: 不变性

--12a4-2: 单调性

--12a4-3: 实现

--12a4-4: 实例

--12a4-5: 时间 + 空间 + 稳定性

-(b1)选取:众数

--12b1-1: 选取 + 中位数

--12b1-2: 从中位数到众数

--12b1-3: 从频繁数到众数

--12b1-4: 减而治之

--12b1-5: 算法实现

-(b3)选取:通用算法

--12b3-1: 尝试

--12b3-2: quickSelect

--12b3-3: linearSelect:算法

--12b3-4: linearSelect:性能分析A

--12b3-5 : linearSelect:性能分析B

--12b3-6 : linearSelect:性能分析C

--习题

-(c1) 希尔排序:Shell序列

--12c1-1: 策略

--12c1-2: 实例

--12c1-3: 循秩访问

--12c1-4: 插入排序

--12c1-5: Shell序列

--习题

-(c2)希尔排序:逆序对

--12c2-1: 邮资问题

--12c2-2: 定理K

--12c2-3: 逆序对

-本章测验

--本章测试

07D3-1 删除:单旋笔记与讨论

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