如果给定的BST树是有效的AVL树,我需要编写一个算法(伪代码)。在这样做时,我需要给每个节点一个等级(在AVL树等级中表示节点的高度),因此结果将是一个有效的AVL树。
我想到了一个简单的算法,它在每个步骤中计算一个节点的高度和它的两个儿子的高度(如果儿子为空,则高度为-1),然后检查高度之间的差异是否为1,1或1,2或2,1。如果没有那么它不是AVL树。如果是,我们对node.left和node.right进行同样的操作。
我对该算法的问题是时间复杂度非常大,甚至可以达到O(n ^ 2)。有更高效的算法吗?
我想要找到的另一种算法是,当给出一个有效的AVL树和每个节点的等级(rank = height)时,我需要找到一系列构建相同树的插入。我想通过按键的排序顺序来做,但结果不对。
答案 0 :(得分:1)
你真的有了正确的想法。但是你错过了使用树高的递归定义
height(node) = 1 + max(height(node.left), height(node.right))
这就是为什么你有一个巨大的复杂性(虽然O(2^n)
过于悲观)。您可以采用另一种方式计算单个节点的最高高度,而不是直接计算上下方法中节点的高度:
valid_avl(node):
if node is null then
return -1, True
left_height, left_valid = valid_avl(node.left)
right_height, right_valid = valid_avl(node.right)
if not left_valid or not right_valid or abs(left_height - right_height) > 1 then
return -1, False
else
return 1 + max(left_height, right_height), True
您可能希望将此函数拆分为两个函数,并避免使用元组,具体取决于您使用的语言。请注意,以上虽然看起来类似于python只是伪代码!!!
这些实际上相当简单。获取level-order中树中的所有值,并按此顺序插入它们。这样,树永远不会重新平衡,每个节点都会自动放置在正确的位置。