Bài giảng "Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây AVL" trình bày một số vấn đề của cây nhị phân tìm kiếm, cây nhị phân tìm kiếm cân bằng, các phép biến đổi, thuật toán DSW, . | CẤU TRÚC DỮ LIỆU CÂY AVL Bùi Tiến Lên 01 01 2017 https tailieudientucntt Một số vấn đề của cây nhị phân tìm kiếm Vấn đề Khi thực hiện các thao tác trên cây nhị phân tìm kiếm chẳng hạn như thêm xóa có thể dẫn đến cây mất cân bằng. Dẫn đến cây nhị phân tìm kiếm không còn hiệu quả Spring 2017 Data structure amp Algorithm https tailieudientucntt 2 Một số vấn đề của cây nhị phân tìm kiếm cont. Ví dụ 1 Tạo cây nhị phân tìm kiếm từ dãy các số 4 3 2 1 ta sẽ được 4 3 2 1 Hình 1 Cây tuyến tính Spring 2017 Data structure amp Algorithm https tailieudientucntt 3 Cây nhị phân tìm kiếm cân bằng Định nghĩa 1 Cây cân bằng tối ưu perfect tree là cây có chiều cao h log2 n 1 với n là số nút của cây Spring 2017 Data structure amp Algorithm https tailieudientucntt 4 Cây nhị phân tìm kiếm cân bằng cont. Ví dụ 2 Cây hoàn chỉnh là một cây cân bằng tối ưu Hình 2 Cây nhị phân tìm kiếm hoàn chỉnh Spring 2017 Data structure amp Algorithm https tailieudientucntt 5 Cây nhị phân tìm kiếm cân bằng cont. Ý tưởng Có hai chiến lược cân bằng I Cân bằng theo chu kỳ hoạt động I Cân bằng theo thao tác cập nhật Đa số kỹ thuật sử dụng biến đổi xoay để cân bằng lại Spring 2017 Data structure amp Algorithm https tailieudientucntt 6 Các phép biến đổi Để duy trì được sự cân bằng trong cây T các nhà lập trình thường sử dụng các phép biến đổi sau I Phép xoay trái left rotation I Phép xoay phải right rotation Định lý 1 Các phép biến đổi xoay trái và xoay phải không làm mất đi tính chất tìm kiếm của cây Spring 2017 Data structure amp Algorithm https tailieudientucntt 7 Các phép biến đổi cont. Thực hiện xoay trái giữa hai nút P và N trong đó N là nút con phải của P P N T1 N P T3 T2 T3 T1 T2 a trước khi xoay b sau khi xoay Hình 3 Thao tác xoay trái Spring 2017 Data structure amp Algorithm https
