• PAT(Advanced Level) Practice(with python)——1066 Root of AVL Tree


    在这里插入图片描述

    Code

    class Node:
        def __init__(self, key):
            self.key = key
            self.left = None
            self.right = None
            self.height = 1
    
    class AVLTree:
        def __init__(self):
            self.root = None
    
        # 获取节点的高度
        def get_height(self, node):
            if node is None:
                return 0
            return node.height
    
        # 获取节点的平衡因子
        def get_balance_factor(self, node):
            if node is None:
                return 0
            return self.get_height(node.left) - self.get_height(node.right)
    
        # 更新节点的高度
        def update_height(self, node):
            if node is None:
                return
            node.height = max(self.get_height(node.left), self.get_height(node.right)) + 1
    
        # 执行左旋操作
        def left_rotate(self, z):
            y = z.right
            T2 = y.left
    
            y.left = z
            z.right = T2
    
            self.update_height(z)
            self.update_height(y)
    
            return y
    
        # 执行右旋操作
        def right_rotate(self, z):
            y = z.left
            T3 = y.right
    
            y.right = z
            z.left = T3
    
            self.update_height(z)
            self.update_height(y)
    
            return y
    
        # 插入节点
        def insert_node(self, root, key):
            if root is None:
                return Node(key)
            elif key < root.key:
                root.left = self.insert_node(root.left, key)
            else:
                root.right = self.insert_node(root.right, key)
    
            self.update_height(root)
    
            balance_factor = self.get_balance_factor(root)
    
            # 左左情况
            if balance_factor > 1 and key < root.left.key:
                return self.right_rotate(root)
    
            # 右右情况
            if balance_factor < -1 and key > root.right.key:
                return self.left_rotate(root)
    
            # 左右情况
            if balance_factor > 1 and key > root.left.key:
                root.left = self.left_rotate(root.left)
                return self.right_rotate(root)
    
            # 右左情况
            if balance_factor < -1 and key < root.right.key:
                root.right = self.right_rotate(root.right)
                return self.left_rotate(root)
    
            return root
    
        def insert(self, key):
            self.root = self.insert_node(self.root, key)
    
        # 中序遍历树
        def inorder_traversal(self, root):
            if root is not None:
                self.inorder_traversal(root.left)
                print(root.key, end=" ")
                self.inorder_traversal(root.right)
    
        # 获取树的高度
        def get_tree_height(self):
            return self.get_height(self.root)
    
    
    # 示例代码的使用
    avl_tree = AVLTree()
    
    N= int(input())
    a = map(int,input().split())
    for item in a:
        avl_tree.insert(item)
    print(avl_tree.root.key)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50
    • 51
    • 52
    • 53
    • 54
    • 55
    • 56
    • 57
    • 58
    • 59
    • 60
    • 61
    • 62
    • 63
    • 64
    • 65
    • 66
    • 67
    • 68
    • 69
    • 70
    • 71
    • 72
    • 73
    • 74
    • 75
    • 76
    • 77
    • 78
    • 79
    • 80
    • 81
    • 82
    • 83
    • 84
    • 85
    • 86
    • 87
    • 88
    • 89
    • 90
    • 91
    • 92
    • 93
    • 94
    • 95
    • 96
    • 97
    • 98
    • 99
    • 100
    • 101
    • 102
    • 103
    • 104
    • 105
    • 106
    • 107
    • 108
    • 109
    • 110
    • 111

    在这里插入图片描述

  • 相关阅读:
    kvm webvirtcloud 如何添加直通物理机的 USB 启动U盘
    关于git版本管理与分支管理
    如何写出易于维护的Vue代码(踩坑经验)
    【计组】为什么计算机采用补码进行运算?
    FastReport浏览器直接打印无须预览(2023终版)
    蓝桥算法赛(铺地板)
    常用图像卷积核类型小结
    IS-IS实验总结 (下)
    C Primer Plus(6) 中文版 第9章 函数 9.6 更改主调函数中的变量
    MaskVO: Self-Supervised Visual Odometry with a Learnable Dynamic Mask 论文阅读
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_51521247/article/details/132889875