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C++ AVL 树原理与实现详解 | 极客日志
C++ 算法
C++ AVL 树原理与实现详解 综述由AI生成 AVL 树是一种自平衡二叉查找树,通过平衡因子控制左右子树高度差不超过 1。 AVL 树的结构、平衡因子定义、旋转操作(左旋、右旋、左右双旋、右左双旋)及插入删除逻辑。提供了完整的 C++ 代码实现,包含节点结构、插入更新平衡因子、旋转修复不平衡以及平衡检测功能。时间复杂度为 O(log n),适合频繁查询场景。
禅心 发布于 2026/3/30 更新于 2026/5/26 27 浏览1.什么是AVL树
**AVL树(Adelson-Velsky and Landis Tree)是一种自平衡的二叉查找树(Binary Search Tree, BST),它的特点是每个节点的左子树和右子树的高度差(称为平衡因子)不能超过1。**AVL树是由俄罗斯数学家Adelson-Velsky和Landis于1962年提出的。
1.1 树的结构
AVL树与普通的二叉搜索树一样,满足以下两个条件:
二叉查找树性质 :对于树中的任意一个节点,左子树的所有节点的值小于该节点的值,右子树的所有节点的值大于该节点的值。
平衡性 :对于树中的每个节点,左子树和右子树的高度差的绝对值(即平衡因子)不能大于1。
1.2 平衡因子的引入
对于树中某个节点 ( N ),其平衡因子 ( BF(N) ) 定义为:
BF(N) = 右子树高度 - 左子树高度
如果 BF(N) = 0,表示该节点的左右子树高度相等。
如果 BF(N) = 1,表示该节点的左子树比右子树高1。
如果 BF(N) = -1,表示该节点的右子树比左子树高1。
如果 ( |BF(N)| > 1 ),表示该节点的子树不平衡,需进行旋转操作来恢复平衡。
1.3 旋转操作的大致说明
为了保持AVL树的平衡性,当插入或删除节点后,树可能会失去平衡。此时需要通过旋转操作来恢复平衡。常见的旋转操作有四种:
右旋转(Single Rotation, Right Rotation):适用于左子树过高(左重)的情况。
左旋转(Single Rotation, Left Rotation):适用于右子树过高(右重)的情况。
左 - 右旋转(Double Rotation, Left-Right Rotation):适用于左子树的右子树过高的情况。
右 - 左旋转(Double Rotation, Right-Left Rotation):适用于右子树的左子树过高的情况。
1.4 插入与删除操作
插入操作:当一个新节点插入AVL树时,首先按照二叉查找树的方式插入节点。然后,通过遍历树的路径来检查是否有节点失衡,如果有,进行相应的旋转操作。
删除操作:删除节点后,可能导致树的不平衡,需要检查并恢复平衡,通常需要进行旋转操作。
平衡性与时间复杂度
插入、删除、查找操作的时间复杂度为 O(log n),其中 n 是树中节点的数量。由于AVL树保证了平衡,因此在最坏情况下,树的高度为 O(log n),使得这些操作的时间复杂度得到保证。
1.5 AVL树的优点和缺点
优点:
相比普通的二叉查找树,AVL树提供了更稳定的查询时间,因为它保持了树的平衡性。
对于频繁进行查找操作的应用,AVL树的性能较好。
缺点:
由于在插入和删除操作后需要进行旋转操作,AVL树的插入和删除操作较为复杂。
相比于其他自平衡树(如红黑树),AVL树的维护成本稍高,因为它需要频繁检查并调整平衡。
2.AVL树的实现
2.1 AVL树的整体框架
AVL树的结构跟二叉搜索树几乎是类似的,我们需要添加一个 int 变量来记录平衡因子,且增加一个 parent 结点指针来辅助平衡因子的找寻和修改,在后续的旋转操作我们会认识到它的作用。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <iostream>
using namespace std;
template < , >
{
pair<K, V> _kv;
AVLTreeNode<K, V>* _parent;
AVLTreeNode<K, V>* _left;
AVLTreeNode<K, V>* _right;
_BF;
( pair<K, V>& kv) : _kv(kv), _parent( ), _left( ), _right( ), _BF( ){}
};
< , >
{
Node = AVLTreeNode<K, V>;
:
{}
{}
{}
{}
{}
{}
:
Node* _root = ;
};
{
;
}
class
K
class
V
struct
AVLTreeNode
int
AVLTreeNode
const
nullptr
nullptr
nullptr
0
template
class
K
class
V
class
AVLTree
using
public
bool Insert (const pair<K, V>& kv)
void RotateR (Node* parent)
void RotateL (Node* parent)
void RotateLR (Node* parent)
void RotateRL (Node* parent)
Node Find (const K& key)
private
nullptr
int main ()
return
0
2.2 AVL树的插入
2.2.1 AVL树插入一个值的过程
插入一个值按二叉搜索树规则进行插入。
新增结点以后,只会影响祖先结点的高度,也就是可能会影响部分祖先结点的平衡因子,所以更新从新增结点->根结点路径上的平衡因子,实际中最坏情况下要更新到根,有些情况更新到中间就可以停止了,具体情况我们下面再详细分析。
更新平衡因子过程中没有出现问题,则插入结束。
更新平衡因子过程中出现不平衡,对不平衡子树旋转,旋转后本质调平衡的同时,本质降低了子树的高度,不会再影响上一层,所以插入结束。
2.2.2 平衡因子更新
更新原则 平衡因子 = 右子树高度 - 左子树高度
只有子树高度变化才会影响当前结点平衡因子。插入结点,会增加高度,所以新增结点在 parent 的右子树,parent 的平衡因子++,新增结点在 parent 的左子树,parent 平衡因子--
parent 所在子树的高度是否变化决定了是否会继续往上更新
更新停止条件
更新后 parent 的平衡因子等于 0,更新中 parent 的平衡因子变化为 -1->0 或者 1->0,说明更新前 parent 子树一边高一边低,新增的结点插入在低的那边,插入后 parent 所在的子树高度不变,不会影响 parent 的父亲结点的平衡因子,更新结束。
更新后 parent 的平衡因子等于 1 或 -1,更新前更新中 parent 的平衡因子变化为 0->1 或者 0->-1,说明更新前 parent 子树两边一样高,新增的插入结点后,parent 所在的子树一边高一边低,parent 所在的子树符合平衡要求,但是高度增加了 1,会影响 parent 的父亲结点的平衡因子,所以要继续向上更新。
更新后 parent 的平衡因子等于 2 或 -2,更新前更新中 parent 的平衡因子变化为 1->2 或者 -1->-2,说明更新前 parent 子树一边高一边低,新增的插入结点在高的那边,parent 所在的子树高的那边更高了,破坏了平衡,parent 所在的子树不符合平衡要求,需要旋转处理。
旋转的目标
把 parent 子树旋转平衡。
降低 parent 子树的高度,恢复到插入结点以前的高度。所以旋转后也不需要继续往上更新,插入结束。
更新到 10 结点,发现平衡因子变为 2,破坏了 10 子树结构,需要进行旋转。
更新到中间结点,3 为根的子树高度不变,不会影响上一层,更新结束
2.2.3 结点插入和平衡因子的更新 当一个新节点插入AVL树时,首先按照二叉查找树的方式插入节点。然后,通过遍历树的路径来检查是否有节点失衡,如果有,进行相应的旋转操作。
先找到插入结点的位置,在进行插入,然后检查更新平衡因子,这里我们在前面定义的_parent 的作用就逐渐体现出来了。
bool Insert (const pair<K, V>& kv) {
if (_root == nullptr ) {
_root = new Node (kv);
return true ;
}
Node* parent = nullptr ;
Node* cur = _root;
while (cur) {
if (cur->_kv.first < kv.first) {
parent = cur;
cur = cur->_right;
} else if (cur->_kv.first > kv.first) {
parent = cur;
cur = cur->_left;
} else
return false ;
}
cur = new Node (kv);
if (kv.first < parent->_kv.first) {
parent->_left = cur;
} else
parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
while (parent) {
if (cur == parent->_left)
parent->_BF--;
else
parent->_BF++;
if (parent->_BF == 0 )
break ;
else if (parent->_BF == 1 || parent->_BF == -1 ) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
else if (parent->_BF == 2 || parent->_BF == -2 ) {
break ;
}
else
return false ;
}
}
2.3 旋转
2.3.1 旋转的原则 保持搜索树的规则,让旋转的树从不满足变平衡,其次降低旋转树的高度
旋转总共分为四种,左单旋/右单旋/左右双旋/右左双旋。
说明:下面的图中,有些结点给的是具体值,方便观察。
2.3.2 右单旋 图展示的是 10 为根的树,有 a/b/c 抽象为三棵高度为 h 的子树 (h>=0),a/b/c 均符合 AVL 树的要求。10 可能是整棵树的根,也可能是一个整棵树中局部的子树的根。这里 a/b/c 是高度为 h 的子树,是一种概括抽象表示,代表了所有右单旋的场景,实际右单旋形态有很多种。
在 a 子树中插入一个新结点,导致 a 子树的高度从 h 变成 h+1,不断向上更新平衡因子,导致 10 的平衡因子从 -1 变成 -2,10 为根的树左右高度差超过 1,违反平衡规则。10 为根的树左边太高了,需要往右边旋转,控制两棵树的平衡。旋转核心步骤,因为 5 < b 子树的值 < 10,将 b 变成 10 的左子树,10 变成 5 的右子树,5 变成这棵树新的根,符合搜索树的规则,控制了平衡,同时这棵的高度恢复到了插入之前的 h+2,符合旋转原则。如果插入之前 10 是整棵树的一个局部子树,旋转后不会再影响上一层,插入结束了。
void RotateR (Node* parent) {
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
parent->_left = subLR;
if (subLR)
subLR->_parent = parent;
Node* parentParent = parent->_parent;
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
if (parentParent == nullptr ) {
_root = subL;
subL->_parent = nullptr ;
}
else {
if (parent == parentParent->_left) {
parentParent->_left = subL;
}
else {
parentParent->_right = subL;
}
subL->_parent = parentParent;
}
parent->_BF = subL->_BF = 0 ;
}
2.3.3 左单旋 展示的是 10 为根的树,有 a/b/c 抽象为三棵高度为 h 的子树 (h>=0),a/b/c 均符合 AVL 树的要求。10 可能是整棵树的根,也可能是一个整棵树中局部的子树的根。这里 a/b/c 是高度为 h 的子树,是一种概括抽象表示,代表了所有左单旋的场景,实际左单旋形态有很多种,具体跟上面右旋类似。
在 a 子树中插入一个新结点,导致 a 子树的⾼度从 h 变成 h+1,不断向上更新平衡因子,导致 10 的平衡因子从 1 变成 2,10 为根的树左右高度差超过 1,违反平衡规则。10 为根的树右边太高了,需要往左边旋转,控制两棵树的平衡。旋转核心步骤,因为 10 < b 子树的值 < 15,将 b 变成 10 的右子树,10 变成 15 的左子树,15 变成这棵树新的根,符合搜索树的规则,控制了平衡,同时这棵的高度恢复到了插入之前的 h+2,符合旋转原则。如果插入之前 10 整棵树的一个局部子树,旋转后不会再影响上一层,插入结束了。
void RotateL (Node* parent) {
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
parent->_right = subRL;
if (subRL)
subRL->_parent = parent;
subR->_left = parent;
Node* parent_Parent = parent->_parent;
parent->_parent = subR;
if (parent_Parent == nullptr ) {
_root = subR;
subR->_parent = nullptr ;
}
else {
if (parent == parent_Parent->_left)
parent_Parent->_left = subR;
else
parent_Parent->_right = subR;
subR->_parent = parent_Parent;
}
parent->_BF = subR->_BF = 0 ;
}
2.3.4 左右双旋 通过下面的图可以看到,左边高时,如果插入位置不是在 a 子树,而是插入在 b 子树,b 子树高度从 h 变 成 h+1,引发旋转,右单旋无法解决问题,右单旋后,我们的树依旧不平衡。右单旋解决的纯粹的左边高,但是插入在 b 子树中,10 为跟的子树不再是单纯的左边高,对于 10 是左边高,但是对于 5 是右边高,需要用两次旋转才能解决,以 5 为旋转点进行一个左单旋,以 10 为旋转点进行一个右单旋,这棵树这棵树就平衡了。
下面我们将 a/b/c 子树抽象为高度 h 的 AVL 子树进行分析,另外我们需要把 b 子树的细节进⼀步展开为 8 和左子树高度为 h-1 的 e 和 f 子树,因为我们要对 b 的父亲 5 为旋转点进行左单旋,左单旋需要动 b 树中的左子树。b 子树中新增结点的位置 不同,平衡因子更新的细节也不同,通过观察 8 的平衡因子不同,这里我们要分三个场景讨论。
场景 1:h >= 1 时,新增结点插入在 e 子树,e 子树高度从 h-1 并为 h 并不断更新 8->5->10 平衡因子, 引发旋转,其中 8 的平衡因子为 -1,旋转后 8 和 5 平衡因子为 0,10 平衡因子为 1。
场景 2:h >= 1 时,新增结点插入在 f 子树,f 子树高度从 h-1 变为 h 并不断更新 8->5->10 平衡因子,引发旋转,其中 8 的平衡因子为 1,旋转后 8 和 10 平衡因子为 0,5 平衡因子为 -1。
场景 3:h == 0 时,a/b/c 都是空树,b 自己就是一个新增结点,不断更新 5->10 平衡因子,引发旋转,其中 8 的平衡因子为 0,旋转后 8 和 10 和 5 平衡因子均为 0。
void RotateLR (Node* parent) {
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
int bf = subLR->_BF;
RotateL (parent->_left);
RotateR (parent);
if (bf == 0 ) {
subLR->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
subL->_BF = 0 ;
}
else if (bf == 1 ) {
subLR->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
subL->_BF = -1 ;
}
else if (bf == -1 ) {
subLR->_BF = 0 ;
parent->_BF = 1 ;
subL->_BF = 0 ;
}
else {
assert (false );
}
}
2.3.5 右左双旋 跟左右双旋类似,下面将 a/b/c 子树抽象为高度 h 的 AVL 子树进行分析,另外我们需要把 b 子树的细节进一步展开为 12 和左子树高度为 h-1 的 e 和 f 子树,因为我们要对 b 的父亲 15 为旋转点进行右单旋,右单旋需要动 b 树中的右子树。b 子树中新增结点的位置不同,平衡因子更新的细节也不同,通过观察 12 的平衡因子不同,这里同样要分三个场景讨论。
场景 1:h >= 1 时,新增结点插入在 e 子树,e 子树高度从 h-1 变为 h 并不断更新 12->15->10 平衡因子,引发旋转,其中 12 的平衡因子为 -1,旋转后 10 和 12 平衡因子为 0,15 平衡因子为 1。
场景 2:h >= 1 时,新增结点插入在 f 子树,f 子树高度从 h-1 变为 h 并不断更新 12->15->10 平衡因子, 引发旋转,其中 12 的平衡因子为 1,旋转后 15 和 12 平衡因子为 0,10 平衡因子为 -1。
场景 3:h == 0 时,a/b/c 都是空树,b 自己就是一个新增结点,不断更新 15->10 平衡因子,引发旋转,其中 12 的平衡因子为 0,旋转后 10 和 12 和 15 平衡因子均为 0。
void RotateRL (Node* parent) {
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
int bf = subRL->_BF;
RotateR (parent->_right);
RotateL (parent);
if (bf == 0 ) {
subR->_BF = 0 ;
subRL->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
}
else if (bf == 1 ) {
subR->_BF = 0 ;
subRL->_BF = 0 ;
parent->_BF = -1 ;
}
else if (bf == -1 ) {
subR->_BF = 1 ;
subRL->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
}
else {
assert (false );
}
}
2.4 AVL树的查找 仿照二叉搜索树的逻辑进行查找,效率 O(log n)
Node* Find (const K& key) {
Node* cur = _root;
while (cur) {
if (cur->_kv.first > key)
cur = cur->_left;
else if (cur->_kv.first < key)
cur = cur->_right;
else
return cur;
}
return nullptr ;
}
2.5 AVL树平衡检测(了解) 实现的 AVL 树是否合格,我们通过检查左右子树高度差的程序进行反向验证,同时检查一下结点的平衡因子更新是否出现了问题。
bool _IsBalanceTree(Node* root) {
if (nullptr == root)
return true ;
int leftHeight = _Height(root->_left);
int rightHeight = _Height(root->_right);
int diff = rightHeight - leftHeight;
if (abs (diff) >= 2 ) {
cout << root->_kv.first << "高度差异常" << endl;
return false ;
}
if (root->_BF != diff) {
cout << root->_kv.first << "平衡因子异常" << endl;
return false ;
}
return _IsBalanceTree(root->_left) && _IsBalanceTree(root->_right);
}
我们仿照前面二叉树的学习将高度和大小,中序遍历求解也写下
void _InOrder(Node* root) {
if (root == nullptr ) {
return ;
}
_InOrder(root->_left);
cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;
_InOrder(root->_right);
}
int _Height(Node* root) {
if (root == nullptr ) {
return 0 ;
}
int Left_height = _Height(root->_left);
int Right_height = _Height(root->_right);
return Left_height > Right_height ? Left_height + 1 : Right_height + 1 ;
}
int _Size(Node* root) {
if (root == nullptr )
return 0 ;
return _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1 ;
}
我们同样按照二叉搜索树一样是将这些函数封装在 private 中,在 public 中在定义函数调用这些函数,不然在外面传根节点有点麻烦。
3. 完整代码(附测试代码函数) #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <iostream>
#include <assert.h>
#include <vector>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
using namespace std;
template <class K , class V >
struct AVLTreeNode {
pair<K, V> _kv;
AVLTreeNode<K, V>* _parent;
AVLTreeNode<K, V>* _left;
AVLTreeNode<K, V>* _right;
int _BF;
AVLTreeNode (const pair<K, V>& kv) : _kv(kv), _parent(nullptr ), _left(nullptr ), _right(nullptr ), _BF(0 ){}
};
template <class K ,class V >
class AVLTree {
using Node = AVLTreeNode<K, V>;
public :
bool Insert (const pair<K, V>& kv) {
if (_root == nullptr ) {
_root = new Node (kv);
return true ;
}
Node* parent = nullptr ;
Node* cur = _root;
while (cur) {
if (cur->_kv.first < kv.first) {
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_kv.first > kv.first) {
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
return false ;
}
cur = new Node (kv);
if (kv.first < parent->_kv.first) {
parent->_left = cur;
}
else
parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
while (parent) {
if (cur == parent->_left)
parent->_BF--;
else
parent->_BF++;
if (parent->_BF == 0 )
break ;
else if (parent->_BF == 1 || parent->_BF == -1 ) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
else if (parent->_BF == 2 || parent->_BF == -2 ) {
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 )
RotateRL (parent);
else if (parent->_BF == -2 && cur->_BF == 1 )
RotateLR (parent);
else
assert (false );
break ;
}
else
return false ;
}
return true ;
}
void RotateR (Node* parent) {
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
parent->_left = subLR;
if (subLR)
subLR->_parent = parent;
Node* parent_Parent = parent->_parent;
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
if (parent_Parent == nullptr ) {
_root = subL;
subL->_parent = nullptr ;
}
else {
if (parent_Parent->_left == parent)
parent_Parent->_left = subL;
else
parent_Parent->_right = subL;
subL->_parent = parent_Parent;
}
parent->_BF = subL->_BF = 0 ;
}
void RotateL (Node* parent) {
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
parent->_right = subRL;
if (subRL)
subRL->_parent = parent;
subR->_left = parent;
Node* parent_Parent = parent->_parent;
parent->_parent = subR;
if (parent_Parent == nullptr ) {
_root = subR;
subR->_parent = nullptr ;
}
else {
if (parent == parent_Parent->_left)
parent_Parent->_left = subR;
else
parent_Parent->_right = subR;
subR->_parent = parent_Parent;
}
parent->_BF = subR->_BF = 0 ;
}
void RotateLR (Node* parent) {
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
int bf = subLR->_BF;
RotateL (parent->_left);
RotateR (parent);
if (bf == 0 ) {
subLR->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
subL->_BF = 0 ;
}
else if (bf == 1 ) {
subLR->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
subL->_BF = -1 ;
}
else if (bf == -1 ) {
subLR->_BF = 0 ;
parent->_BF = 1 ;
subL->_BF = 0 ;
}
else {
assert (false );
}
}
void RotateRL (Node* parent) {
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
int bf = subRL->_BF;
RotateR (parent->_right);
RotateL (parent);
if (bf == 0 ) {
subR->_BF = 0 ;
subRL->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
}
else if (bf == 1 ) {
subR->_BF = 0 ;
subRL->_BF = 0 ;
parent->_BF = -1 ;
}
else if (bf == -1 ) {
subR->_BF = 1 ;
subRL->_BF = 0 ;
parent->_BF = 0 ;
}
else {
assert (false );
}
}
Node* Find (const K& key) {
Node* cur = _root;
while (cur) {
if (cur->_kv.first > key)
cur = cur->_left;
else if (cur->_kv.first < key)
cur = cur->_right;
else
return cur;
}
return nullptr ;
}
void InOrder () {
_InOrder(_root);
cout << endl;
}
int Height () {
return _Height(_root);
}
int Size () {
return _Size(_root);
}
bool IsBalanceTree () {
return _IsBalanceTree(_root);
}
private :
void _InOrder(Node* root) {
if (root == nullptr ) {
return ;
}
_InOrder(root->_left);
cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;
_InOrder(root->_right);
}
int _Height(Node* root) {
if (root == nullptr ) {
return 0 ;
}
int Left_height = _Height(root->_left);
int Right_height = _Height(root->_right);
return Left_height > Right_height ? Left_height + 1 : Right_height + 1 ;
}
int _Size(Node* root) {
if (root == nullptr )
return 0 ;
return _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1 ;
}
bool _IsBalanceTree(Node* root) {
if (nullptr == root)
return true ;
int leftHeight = _Height(root->_left);
int rightHeight = _Height(root->_right);
int diff = rightHeight - leftHeight;
if (abs (diff) >= 2 ) {
cout << root->_kv.first << "高度差异常" << endl;
return false ;
}
if (root->_BF != diff) {
cout << root->_kv.first << "平衡因子异常" << endl;
return false ;
}
return _IsBalanceTree(root->_left) && _IsBalanceTree(root->_right);
}
private :
Node* _root = nullptr ;
};
void TestAVLTree1 () {
AVLTree<int , int > t;
int a[] = { 16 , 3 , 7 , 11 , 9 , 26 , 18 , 14 , 15 };
for (auto e : a) {
t.Insert ({ e, e });
}
t.InOrder ();
cout << t.IsBalanceTree () << endl;
}
void test2 () {
AVLTree<int , int > tree;
const int N = 100000 ;
vector<int > v;
v.reserve (N);
srand (time (0 ));
for (int i = 0 ; i < N; i++) {
v.push_back (rand () + i);
}
for (auto e : v) {
tree.Insert ({ e, e });
}
size_t end2 = clock ();
cout << tree.IsBalanceTree () << endl;
cout << "Height:" << tree.Height () << endl;
cout << "Size:" << tree.Size () << endl;
size_t begin1 = clock ();
for (auto e : v) {
tree.Find (e);
}
}
int main () {
TestAVLTree1 ();
return 0 ;
}
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