Bài giảng chương 7: Cây (tree)

Chương 7: CÂY (Tree) Nội dung * Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Tree – Định nghĩa * Cây là một tập gồm 1 hay nhiều nút T, trong đó có một nút đặc biệt được gọi là gốc, các nút còn lại được chia thành những tập rời nhau T1, T2 , ... , Tn theo quan hệ phân cấp trong đó Ti cũng là một cây A tree is a set of one or more nodes T such that: i. there is a specially designated node called a root ii. The remaining nodes are partitioned into n disjointed set of nodes T1, T2,…,Tn, each of which is a tree Tree – Ví dụ * Sơ đồ tổ chức của một công ty Tree – Ví dụ Cây thư mục * Tree – Ví dụ * Tree – Ví dụ Tree – Ví dụ Không phải cây * Trong cấu trúc cây không tồn tại chu trình Tree - Một số khái niệm cơ bản Bậc của một nút (Degree of a Node of a Tree): Là số cây con của nút đó. Nếu bậc của một nút bằng 0 thì nút đó gọi là nút lá (leaf node) Bậc của một cây (Degree of a Tree): Là bậc lớn nhất của các nút trong cây. Cây có bậc n thì gọi là cây n-phân Nút gốc (Root node): Là nút không có nút cha Nút lá (Leaf node): Là nút có bậc bằng 0 * Tree - Một số khái niệm cơ bản * Nút nhánh: Là nút có bậc khác 0 và không phải là gốc Mức của một nút (Level of a Node): Mức (T0) = 0, với T0 là gốc Gọi T1, T2, T3, ... , Tn là các cây con của T0: Mức(T1) = Mức(T2) = ... = Mức(Tn) = Mức(T0) + 1 We define the level of the node by taking the level of the root node as 0, and incrementing it by 1 as we move from the root towards the subtrees. Chiều cao của cây (độ sâu) (Height – Depth of a Tree): Là mức cao nhất của nút + 1 Tree – Ví dụ - Leaf node? - Degree of a Node of a Tree? - Degree of a Tree? - Level of a Node? - Height – Depth of a Tree? Trắc nghiệm The depth of a tree is the _______ of a tree number of nodes on the tree number of levels of a tree number of branches level Give the binary tree with root A. The root has left child B and right child C. B has left child D and right child E. There are no other nodes in the tree. The height of the tree is _______. 0 3 1 2 * Một số khái niệm cơ bản Độ dài đường đi từ gốc đến nút x: Px = số nhánh cần đi qua kể từ gốc đến x Độ dài đường đi tổng của cây: trong đó Px là độ dài đường đi từ gốc đến X Độ dài đường đi trung bình: PI = PT/n (n là số nút trên cây T) Rừng cây: là tập hợp nhiều cây trong đó thứ tự các cây là quan trọng * Tree – Ví dụ * Depth-first Search * Breadth-first Search * Nội dung * Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Binary Tree – Định nghĩa * Cây nhị phân là cây mà mỗi nút có tối đa 2 cây con (cây có bậc là 2) Binary Tree – Ví dụ * Binary Tree – Ví dụ Cây lệch trái và cây lệch phải Binary Tree – Ví dụ Cây nhị phân đầy đủ (A full binary tree) Binary Tree – Ứng dụng Cây biểu thức: được dùng để biểu diễn một biểu thức toán học * Binary Tree – Ví dụ Cây quyết định: được dùng để hỗ trợ quá trình ra quyết định * Binary Tree – Một số tính chất Số nút nằm ở mức i ≤ 2i Số nút lá ≤ 2h-1, với h là chiều cao của cây Số nút trong cây ≤ 2h-1, với h là chiều cao của cây Chiều cao của cây ≥ log2N, với N là số nút trong cây * Trắc nghiệm A binary tree is a tree in which each node references at most _____ node(s) 1 0 3 2 The maximum number of leaf-nodes in a binary tree of height 4 is: 2 4 6 8 What is the minimum height of a binary tree with 31 nodes? 4 7 5 3 If the depth of a binary tree is 3, then what is the maximum size of the tree? 3 4 6 8 * Binary Tree - Biểu diễn In general, any binary tree can be represented using an array, but it leads to the waste of storage … Binary Tree - Biểu diễn * Binary Tree - Biểu diễn * Binary Tree - Biểu diễn * Sử dụng cấu trúc để lưu trữ các thông tin của một nút gồm: Dữ liệu của nút Địa chỉ nút gốc của cây con trái Địa chỉ nút gốc của cây con phải Khai báo cấu trúc cây nhị phân: Để quản lý cây nhị phân chỉ cần quản lý địa chỉ nút gốc: Tree root; struct TNode { DataType data; TNode *pLeft, *pRight; }; typedef TNode* Tree; //?? Binary Tree - Biểu diễn * Binary Tree – Khởi tạo cây Khởi tạo cây rỗng: void InitTree (Tree &t) { t = NULL; } * Binary Tree - Duyệt cây nhị phân * Có 3 kiểu duyệt chính có thể áp dụng trên cây nhị phân: Duyệt theo thứ tự trước - preorder (Node-Left-Right: NLR) Duyệt theo thứ tự giữa - inorder (Left-Node-Right: LNR) Duyệt theo thứ tự sau - postorder (Left-Right-Node: LRN) Tên của 3 kiểu duyệt này được đặt dựa trên trình tự của việc thăm nút gốc so với việc thăm 2 cây con Binary Tree - Duyệt cây nhị phân Duyệt theo thứ tự trước NLR (Node-Left-Right) Kiểu duyệt này trước tiên thăm nút gốc sau đó thăm các nút của cây con trái rồi đến cây con phải Thủ tục duyệt có thể trình bày đơn giản như sau: * void NLR (Tree t) { if (t != NULL) { // Xử lý t tương ứng theo nhu cầu NLR(t->pLeft); NLR(t->pRight); } } Binary Tree - Duyệt cây nhị phân NLR * A B D H I N E J K O C F L P G M A Kết quả: B D H I N E J O K C F L P G M Binary Tree - Duyệt cây nhị phân Duyệt theo thứ tự giữa LNR (Left-Node-Right) Kiểu duyệt này trước tiên thăm các nút của cây con trái sau đó thăm nút gốc rồi đến cây con phải Thủ tục duyệt có thể trình bày đơn giản như sau: * void LNR(Tree t) { if (t != NULL) { LNR(t->pLeft); //Xử lý nút t theo nhu cầu LNR(t->pRight); } } Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LNR * A B D H I N E J K O C F L P G M H Kết quả: D N I B J O E K A F P L C M G Binary Tree - Duyệt cây nhị phân Duyệt theo thứ tự giữa LRN (Left-Right-Node) Kiểu duyệt này trước tiên thăm các nút của cây con trái sau đó thăm đến cây con phải rồi cuối cùng mới thăm nút gốc Thủ tục duyệt có thể trình bày đơn giản như sau: * void LRN(Tree t) { if (t != NULL) { LRN(t->pLeft); LRN(t->pRight); // Xử lý tương ứng t theo nhu cầu } } Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN * A B D H I N E J K O C F L P G M H Kết quả: N I D O J K E B P L F M G C A * Tính toán giá trị của biểu thức dựa trên cây biểu thức: duyệt cây theo thứ tự giữa: Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN Binary Tree – Ứng dụng Tính toán giá trị của biểu thức dựa trên cây biểu thức: duyệt cây theo thứ tự giữa: * Trắc nghiệm Give the binary tree with root A. The root has left child B and right child C. B has left child D and right child E. There are no other nodes in the tree. Which of the following traversals yields ABCDE? Inorder Preorder All of the others answers None of the others answers * Trắc nghiệm The order in which the nodes of this tree would be visited by a post-order traversal is * a) GCMBEJQDFKY b) BCDFEJKYQMG c) GCBEDFMJKQY d) BDFECKJYQMG Trắc nghiệm The order in which the nodes of this tree would be visited by a pre-order traversal is * a) GCMBEJQDFKY b) BCDFEJKYQMG c) BCDEFGKJMYQ d) GCBEDFMJKQY Một cách biểu diễn cây nhị phân khác * Đôi khi, khi định nghĩa cây nhị phân, người ta quan tâm đến cả quan hệ 2 chiều cha con chứ không chỉ một chiều như định nghĩa ở phần trên. Lúc đó, cấu trúc cây nhị phân có thể định nghĩa lại như sau: struct TNODE { DataType Key; TNODE* pParent; TNODE* pLeft; TNODE* pRight; }; typedef TNODE* TREE; Một cách biểu diễn cây nhị phân khác * Một số thao tác trên cây Đếm số node Đếm số node lá Tính chiều cao ... * Đếm số node * Đếm số node Thuật toán: Nếu Tree rỗng, Số node (Tree) = 0 Ngược lại, Số node (Tree) = 1 + Số node (Tree.Left) + Số node (Tree.Right) * Đếm số node lá * Đếm số node lá Thuật toán: Nếu Tree rỗng, Số nút lá (Tree) = 0 Nếu Tree là nút lá, Số nút lá (Tree) = 1 + Số nút lá (Tree.Left) + Số nút lá (Tree.Right) Nếu Tree không là nút lá, Số nút lá (Tree) = Số nút lá (Tree.Left) + Số nút lá (Tree.Right) * Tính chiều cao * Tính chiều cao Thuật toán: Nếu Tree rỗng, Height(Tree) = 0 Ngược lại, Height(Tree) = 1 + max(Height(Tree.Left), Height(Tree.Right)) * Nội dung * Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Binary Search Tree Trong chương 6, chúng ta đã làm quen với một số cấu trúc dữ liệu động. Các cấu trúc này có sự mềm dẻo nhưng lại bị hạn chế trong việc tìm kiếm thông tin trên chúng (chỉ có thể tìm kiếm tuần tự) Nhu cầu tìm kiếm là rất quan trọng. Vì lý do này, người ta đã đưa ra cấu trúc cây để thỏa mãn nhu cầu trên Tuy nhiên, nếu chỉ với cấu trúc cây nhị phân đã định nghĩa ở trên, việc tìm kiếm còn rất mơ hồ Cần có thêm một số ràng buộc để cấu trúc cây trở nên chặt chẽ, dễ dùng hơn Một cấu trúc như vậy chính là cây nhị phân tìm kiếm Binary Search Tree - Định nghĩa Cây nhị phân tìm kiếm (CNPTK) là cây nhị phân trong đó tại mỗi nút, khóa của nút đang xét lớn hơn khóa của tất cả các nút thuộc cây con trái và nhỏ hơn khóa của tất cả các nút thuộc cây con phải Nhờ ràng buộc về khóa trên CNPTK, việc tìm kiếm trở nên có định hướng Nếu số nút trên cây là N thì chi phí tìm kiếm trung bình chỉ khoảng log2N Trong thực tế, khi xét đến cây nhị phân chủ yếu người ta xét CNPTK * Binary Search Tree – Ví dụ * * Binary Search Tree – Ví dụ * Binary Search Tree – Ví dụ Binary Search Tree – Biểu diễn * Cấu trúc dữ liệu của CNPTK là cấu trúc dữ liệu biểu diễn cây nhị phân nói chung (???) Thao tác duyệt cây trên CNPTK hoàn toàn giống như trên cây nhị phân Chú ý: khi duyệt theo thứ tự giữa, trình tự các nút duyệt qua sẽ cho ta một dãy các nút theo thứ tự tăng dần của khóa Binary Search Tree – Duyệt cây * Duyệt inorder: 1 3 5 6 10 12 13 18 20 25 29 32 35 37 41 50 Duyệt giữa trên CNPTK Binary Search Tree – Duyệt cây * Duyệt postorder: 1 5 6 3 13 12 20 18 10 32 35 29 41 50 37 25 Duyệt sau trên CNPTK Binary Search Tree – Duyệt cây * Duyệt preorder: 25 10 3 1 6 5 18 12 13 20 37 29 35 32 50 41 Duyệt trước trên CNPTK Binary Search Tree – Tìm kiếm * 25 10 3 1 6 5 18 12 20 13 37 29 35 32 50 41 Tìm kiếm 13 Khác nhau Giống nhau Node gốc nhỏ hơn Node gốc lớn hơn Tìm thấy Số node duyệt: 5 Tìm kiếm trên CNPTK Binary Search Tree – Tìm kiếm * 25 10 3 1 6 5 18 12 20 13 37 29 35 32 50 41 Tìm kiếm 14 Khác nhau Node gốc nhỏ hơn Node gốc lớn hơn Không tìm thấy Số node duyệt: 5 Tìm kiếm trên CNPTK Binary Search Tree – Tìm kiếm Tìm một phần tử x trong CNPTK (dùng đệ quy): * TNode* searchNode(Tree T, DataType X) { if (T) { if(T->data ==X) return T; if(T->data >X) return searchNode(T->pLeft, X); return searchNode(T->pRight, X); } return NULL; } Binary Search Tree – Tìm kiếm Tìm một phần tử x trong CNPTK (dùng vòng lặp): * TNode* searchNode(Tree T, DataType x) { TNode *p = T; while (p != NULL) { if(x == p->data) return p; else if(x data) p = p->pLeft; else p = p->pRight; } return NULL; } Binary Search Tree – Tìm kiếm * Nhận xét: Số lần so sánh tối đa phải thực hiện để tìm phần tử X là h, với h là chiều cao của cây Như vậy thao tác tìm kiếm trên CNPTK có n nút tốn chi phí trung bình khoảng O(log2n) Binary Search Tree – Thêm * Việc thêm một phần tử X vào cây phải bảo đảm điều kiện ràng buộc của CNPTK Ta có thể thêm vào nhiều chỗ khác nhau trên cây, nhưng nếu thêm vào một nút ngoài sẽ là tiện lợi nhất do ta có thể thực hiện quá trình tương tự thao tác tìm kiếm Khi chấm dứt quá trình tìm kiếm cũng chính là lúc tìm được chỗ cần thêm Cách thực hiện: Tìm vị trí thêm (???) Thực hiện thêm (???) Binary Search Tree – Thêm Thêm một phần tử vào cây: * int insertNode (Tree &T, DataType X){ if (T) { if (T->data == X) return 0; if (T->data > X) return insertNode(T->pLeft, X); else return insertNode(T->pRight, X); } T = new TNode; if (T == NULL) { coutdata = X; T->pLeft = T->pRight = NULL; return 1; } –1 : khi không đủ bộ nhớ 0 : khi nút đã có 1 : khi thêm thành công * 6 Binary Search Tree – Thêm Ví dụ tạo cây với dãy: 4, 6, 1, 2, 5, 7, 3 Binary Search Tree – Thêm * 30 12 49 51 17 22 56 70 68 65 Ví dụ tạo cây với dãy: 30, 12, 17, 49, 22, 65, 51, 56, 70, 68 Trắc nghiệm The following items are inserted into a binary search tree: 3,6,5,2,4,7,1. Which node is the deepest? 1 7 3 4 * Bài tập Viết các hàm: Đếm số nút trên cây: CountNode Đếm số nút lá: CountLeaf Đếm số nút trong: CountInnerNode Xác định độ sâu/chiều cao của cây Tìm giá trị nhỏ nhất/lớn nhất trên cây Tính tổng các giá trị trên cây Đếm số nút có giá trị bằng x Xuất các số nguyên tố trên cây * Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Việc hủy một phần tử X ra khỏi cây phải bảo đảm điều kiện ràng buộc của CNPTK Có 3 trường hợp khi hủy nút X có thể xảy ra: X là nút lá X chỉ có 1 con (trái hoặc phải) X có đủ cả 2 con Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Trường hợp 1: X là nút lá Chỉ đơn giản hủy X vì nó không móc nối đến phần tử nào khác 44 18 88 13 37 59 108 15 23 40 55 71 Hủy X=40 23 Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Trường hợp 2: X chỉ có 1 con (trái hoặc phải) Trước khi hủy X ta móc nối cha của X với con duy nhất của nó * 44 18 88 13 37 59 108 15 23 55 71 Hủy X=37 Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Trường hợp 3: X có đủ 2 con: Không thể hủy trực tiếp do X có đủ 2 con Hủy gián tiếp: Thay vì hủy X, ta sẽ tìm một phần tử thế mạng Y. Phần tử này có tối đa một con Thông tin lưu tại Y sẽ được chuyển lên lưu tại X Sau đó, nút bị hủy thật sự sẽ là Y giống như 2 trường hợp đầu Vấn đề: chọn Y sao cho khi lưu Y vào vị trí của X, cây vẫn là CNPTK * Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Cách chọn phần tử thế mạng: Phần tử nhỏ nhất (trái nhất) trên cây con phải (của nút muốn xóa) Phần tử lớn nhất (phải nhất) trên cây con trái (của nút muốn xóa) Việc chọn lựa phần tử nào là phần tử thế mạng phụ thuộc vào ý thích của người lập trình Ở đây, ta sẽ chọn phần tử nhỏ nhất trên cây con phải làm phần tử thế mạng * Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Trường hợp 3: X có đủ 2 con: Khi hủy phần tử X=18 ra khỏi cây: * 44 88 13 37 59 108 40 55 71 Hủy X=18 30 23 18 X Chọn phần tử nhỏ nhất trên cây con phải  phần tử 23 là phần tử thế mạng 23 Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Xóa 51 Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Xóa 83 Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Xóa 36 Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Xóa nút gốc: Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Xóa nút gốc: 42 là thế mạng Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Kết quả xóa: Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Xóa gốc 42 Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Xóa gốc 42 45 thế mạng * Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X * Kết quả xóa: Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Các hàm dùng để hủy 1 phần tử: Hàm delNode trả về giá trị 1, 0 khi hủy thành công hoặc không có X trong cây: int delNode (Tree &T, DataType X) Hàm searchStandFor tìm phần tử thế mạng q và gán dữ liệu của q cho nút muốn xóa p void searchStandFor(Tree &p, Tree &q) * * Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Hủy một nút int delNode(Tree &T, DataType X) { if (T == NULL) return 0; if (T->data > X) return delNode(T->pLeft, X); if (T->data pRight, X); TNode* p = T; if (T->pLeft == NULL) T = T->pRight; else if (T->pRight == NULL) T = T->pLeft; else // T có đủ 2 con searchStandFor(p, T->pRight); delete p; } Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X Tìm phần tử thế mạng (nhỏ nhất trên cây con phải): * void searchStandFor(Tree &p, Tree &q) { if (q->pLeft != NULL) searchStandFor (p, q->pLeft); else { p->data = q->data; p = q; q = q->pRight; } } Binary Search Tree – Hủy toàn bộ cây Việc toàn bộ cây có thể được thực hiện thông qua thao tác duyệt cây theo thứ tự sau. Nghĩa là ta sẽ hủy cây con trái, cây con phải rồi mới hủy nút gốc * void removeTree(Tree &T) { if (T) { removeTree(T->pLeft); removeTree(T->pRight); delete(T); } } Binary Search Tree * Nhận xét: Tất cả các thao tác searchNode, insertNode, delNode đều có độ phức tạp trung bình O(h), với h là chiều cao của cây Trong trong trường hợp tốt nhất, CNPTK có n nút sẽ có độ cao h = log2(n). Chi phí tìm kiếm khi đó sẽ tương đương tìm kiếm nhị phân trên mảng có thứ tự Trong trường hợp xấu nhất, cây có thể bị suy biến thành 1 danh sách liên kết (khi mà mỗi nút đều chỉ có 1 con trừ nút lá). Lúc đó các thao tác trên sẽ có độ phức tạp O(n) Vì vậy cần có cải tiến cấu trúc của CNPTK để đạt được chi phí cho các thao tác là log2(n) Bài tập Viết các hàm: Đếm số nút có đúng 1 con Đếm số nút có đúng 2 con Đếm số nguyên tố trên cây Tính tổng các nút có đúng 1 con Tính tổng các nút có đúng 2 con Tính tổng các số chẵn Nhập x, tìm giá trị nhỏ nhất trên cây mà lớn hơn x Xuất số nguyên tố nhỏ nhất trên cây Nhập x, tìm x trên cây, nếu tìm thấy x thì cho biết x có bao nhiêu con Xóa 1 nút * Nội dung * Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Đánh giá tìm kiếm * Đánh giá tìm kiếm * 1, 2, 3, 4, 5 1 2 3 4 5 Giới thiệu AVL Tree Phương pháp chèn trên CNPTK có thể có những biến dạng mất cân đối nghiêm trọng Chi phí cho việc tìm kiếm trong trường hợp xấu nhất đạt tới n VD: 1 triệu nút ⇒ chi phí tìm kiếm = 1.000.000 nút Nếu có một cây tìm kiếm nhị phân cân bằng hoàn toàn, chi phí cho việc tìm kiếm chỉ xấp xỉ log2n VD: 1 triệu nút ⇒ chi phí tìm kiếm = log21.000.000 ≈ 20 nút G.M. Adelson-Velsky và E.M. Landis đã đề xuất một tiêu chuẩn cân bằng (sau này gọi là cân bằng AVL) Cây AVL có chiều cao O(log2(n)) * AVL Tree - Định nghĩa * Cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL) là cây mà tại mỗi nút độ cao của cây con trái và của cây con phải chênh lệch không quá một AVL Tree – Ví dụ * AVL Tree ? AVL Tree? AVL Tree Chỉ số cân bằng của một nút: Định nghĩa: Chỉ số cân bằng của một nút là hiệu của chiều cao cây con phải và cây con trái của nó Đối với một cây cân bằng, chỉ số cân bằng (CSCB) của mỗi nút chỉ có thể mang một trong ba giá trị sau đây: CSCB(p) = 0  Độ cao cây phải (p) = Độ cao cây trái (p) CSCB(p) = 1  Độ cao cây phải (p) > Độ cao cây trái (p) CSCB(p) = -1  Độ cao cây phải (p) pLeft; T->pLeft = T1->pRight; T1->pRight = T; switch(T1->balFactor) { case LH: T->balFactor = EH; T1->balFactor = EH; break; case EH: T->balFactor = LH; T1->balFactor = RH; break; } T = T1; } Quay đơn Left-Left: AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL * Quay đơn Right-Right: void rotateRR (AVLTree &T) //quay đơn Right-Right { AVLNode* T1 = T->pRight; T->pRight = T1->pLeft; T1->pLeft = T; switch(T1->balFactor) { case RH: T->balFactor = EH; T1->balFactor= EH; break; case EH: T->balFactor = RH; T1->balFactor= LH; break; } T = T1; } AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL * Quay kép Left-Right: void rotateLR(AVLTree &T)//quay kép Left-Right { AVLNode* T1 = T->pLeft; AVLNode* T2 = T1->pRight; T->pLeft = T2->pRight; T2->pRight = T; T1->pRight = T2->pLeft; T2->pLeft = T1; switch(T2->balFactor) { case LH: T->balFactor = RH; T1->balFactor = EH; break; case EH: T->balFactor = EH; T1->balFactor = EH; break; case RH: T->balFactor = EH; T1->balFactor = LH; break; } T2->balFactor = EH; T = T2; } AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL * Quay keùp Right-Left void rotateRL(AVLTree &T) //quay kép Right-Left { AVLNode* T1 = T->pRight; AVLNode* T2 = T1->pLeft; T->pRight = T2->pLeft; T2->pLeft = T; T1->pLeft = T2->pRight; T2->pRight = T1; switch(T2->balFactor) { case RH: T->balFactor = LH; T1->balFactor = EH; break; case EH: T->balFactor = EH; T1->balFactor = EH; break; case LH: T->balFactor = EH; T1->balFactor = RH; break; } T2->balFactor = EH; T = T2; } AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL * Cân bằng khi cây bị lêch về bên trái: int balanceLeft(AVLTree &T) //Cân bằng khi cây bị lêch về bên trái { AVLNode* T1 = T->pLeft; switch(T1->balFactor) { case LH: rotateLL(T); return 2; case EH: rotateLL(T); return 1; case RH: rotateLR(T); return 2; } return 0; } AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL * Cân bằng khi cây bị lêch