JS实现Splay树与旋转操作全解析
文章小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《JS实现Splay树及旋转操作详解》带大家来了解一下##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!
伸展树的旋转操作分为Zig(单旋)、Zig-Zig(同向双旋)和Zig-Zag(异向双旋),在插入、查找或删除后执行_splay时根据节点与父、祖父节点的相对位置触发。Zig用于节点父节点为根的情况,Zig-Zig用于三代同侧,Zig-Zag用于三代折线结构,通过组合旋转高效压缩路径,提升后续访问性能。

JS实现伸展树(Splay Tree),核心在于理解其独特的“伸展”操作,而这个操作又完全依赖于几种精心设计的树旋转。简单来说,伸展树是一种自平衡二叉搜索树,它通过将最近访问的节点移动到树的根部来优化后续访问的效率。在JavaScript中实现它,你需要构建一个包含父指针的节点结构,并实现左右旋转,然后将这些旋转组合成复杂的伸展逻辑。
解决方案
实现伸展树在JavaScript中,首先需要定义一个节点类,它不仅包含键值和左右子节点,更关键的是要包含一个指向父节点的引用。这是伸展操作能够“向上”遍历的关键。
class SplayTreeNode {
constructor(key, value = null) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = null;
this.right = null;
this.parent = null; // 伸展树的关键:父指针
}
}
class SplayTree {
constructor() {
this.root = null;
}
// 辅助方法:右旋
// 假设 node 是要被旋转的子树的根(它将成为新根的右子节点)
_rotateRight(node) {
const parent = node.parent;
const leftChild = node.left;
// 执行旋转
node.left = leftChild.right;
if (leftChild.right) {
leftChild.right.parent = node;
}
leftChild.right = node;
node.parent = leftChild;
// 更新父节点的引用
if (parent) {
if (parent.left === node) {
parent.left = leftChild;
} else {
parent.right = leftChild;
}
} else {
this.root = leftChild; // 更新树的根
}
leftChild.parent = parent;
}
// 辅助方法:左旋
// 假设 node 是要被旋转的子树的根(它将成为新根的左子节点)
_rotateLeft(node) {
const parent = node.parent;
const rightChild = node.right;
// 执行旋转
node.right = rightChild.left;
if (rightChild.left) {
rightChild.left.parent = node;
}
rightChild.left = node;
node.parent = rightChild;
// 更新父节点的引用
if (parent) {
if (parent.right === node) {
parent.right = rightChild;
} else {
parent.left = rightChild;
}
} else {
this.root = rightChild; // 更新树的根
}
rightChild.parent = parent;
}
// 核心操作:伸展(Splay)
// 将指定节点 x 伸展到树的根部
_splay(x) {
while (x.parent) {
const p = x.parent; // 父节点
const g = p.parent; // 祖父节点
if (!g) { // Zig case: x is a child of the root
if (p.left === x) { // x is left child of p
this._rotateRight(p);
} else { // x is right child of p
this._rotateLeft(p);
}
} else { // Zig-Zig or Zig-Zag case
if (p.left === x && g.left === p) { // Zig-Zig (left-left)
this._rotateRight(g);
this._rotateRight(p);
} else if (p.right === x && g.right === p) { // Zig-Zig (right-right)
this._rotateLeft(g);
this._rotateLeft(p);
} else if (p.left === x && g.right === p) { // Zig-Zag (right-left)
this._rotateRight(p);
this._rotateLeft(g);
} else { // Zig-Zag (left-right)
this._rotateLeft(p);
this._rotateRight(g);
}
}
}
this.root = x; // x 现在是新的根
}
// 插入操作
insert(key, value = null) {
if (!this.root) {
this.root = new SplayTreeNode(key, value);
return;
}
let current = this.root;
let parent = null;
let newNode = null;
while (current) {
parent = current;
if (key < current.key) {
current = current.left;
} else if (key > current.key) {
current = current.right;
} else {
// 键已存在,更新值并伸展
current.value = value;
this._splay(current);
return;
}
}
newNode = new SplayTreeNode(key, value);
newNode.parent = parent;
if (key < parent.key) {
parent.left = newNode;
} else {
parent.right = newNode;
}
this._splay(newNode); // 插入后伸展新节点
}
// 查找操作
find(key) {
let current = this.root;
let lastVisited = null; // 记录最后访问的节点,即使没找到也伸展它
while (current) {
lastVisited = current;
if (key < current.key) {
current = current.left;
} else if (key > current.key) {
current = current.right;
} else {
this._splay(current); // 找到后伸展
return current.value;
}
}
// 没找到,但仍然伸展最后访问的节点
if (lastVisited) {
this._splay(lastVisited);
}
return undefined; // 未找到
}
// 删除操作
delete(key) {
this.find(key); // 首先将要删除的节点伸展到根
if (!this.root || this.root.key !== key) {
// 节点不存在或伸展后根不是要删除的节点
return false;
}
const nodeToDelete = this.root;
let leftSubtree = nodeToDelete.left;
let rightSubtree = nodeToDelete.right;
// 断开与根的连接
if (leftSubtree) {
leftSubtree.parent = null;
}
if (rightSubtree) {
rightSubtree.parent = null;
}
if (!leftSubtree) {
this.root = rightSubtree; // 左子树为空,右子树直接成为新根
} else {
// 将左子树的最大节点伸展到左子树的根
let maxNodeInLeft = leftSubtree;
while (maxNodeInLeft.right) {
maxNodeInLeft = maxNodeInLeft.right;
}
// 伸展操作会自动将maxNodeInLeft提升到leftSubtree的根
this._splay(maxNodeInLeft);
// 此时maxNodeInLeft已经是leftSubtree的根,且没有右子节点
// 将原右子树连接到新的根(maxNodeInLeft)的右侧
maxNodeInLeft.right = rightSubtree;
if (rightSubtree) {
rightSubtree.parent = maxNodeInLeft;
}
this.root = maxNodeInLeft; // 更新整个树的根
}
return true;
}
// 遍历(可选,用于验证)
inOrderTraversal(node = this.root, result = []) {
if (node) {
this.inOrderTraversal(node.left, result);
result.push(node.key);
this.inOrderTraversal(node.right, result);
}
return result;
}
}伸展树的旋转操作有哪些类型,它们在何时被触发?
伸展树的旋转操作主要分为三种基本类型:Zig (单旋)、Zig-Zig (同向双旋) 和 Zig-Zag (异向双旋)。它们的核心目的都是为了在“伸展”一个节点时,高效地将其向上移动到树的根部,并在此过程中尽可能地平衡树的结构。
Zig (单旋):当目标节点
x是其父节点p的直接子节点,且p本身就是树的根时,就会触发Zig操作。这本质上就是一次标准的二叉搜索树旋转(左旋或右旋),将x提升为新的根。例如,如果x是p的左孩子,则进行右旋;如果x是p的右孩子,则进行左旋。这是伸展操作的最后一步,或者当目标节点恰好在根的下一层时发生。Zig-Zig (同向双旋):当目标节点
x、其父节点p和祖父节点g都位于一条直线上时(例如,x是p的左孩子,p又是g的左孩子,形成一个“左-左”链),就会触发Zig-Zig操作。这种情况下,会连续执行两次相同方向的旋转。具体来说,会先对g进行一次旋转(将p提升),然后对新的根(原p)进行一次旋转(将x提升)。值得注意的是,这两次旋转的顺序很重要,是先对祖父节点旋转,再对父节点旋转。这种组合旋转能更有效地减少x到根的路径长度。Zig-Zag (异向双旋):当目标节点
x、其父节点p和祖父节点g形成一个“折线”时(例如,x是p的左孩子,但p却是g的右孩子,形成一个“右-左”折线),就会触发Zig-Zag操作。这种情况下,会执行两次不同方向的旋转。先对p进行一次旋转(将x提升到p的位置),然后对g进行一次旋转(将x提升到g的位置)。这两次旋转可以看作是独立的,但它们共同作用,将x直接提升到g的位置,并进一步向根移动。
这些旋转操作并非独立触发,它们都是在 _splay(x) 这个核心方法内部,根据 x、x.parent 和 x.parent.parent 的相对位置动态选择和执行的。每当对伸展树执行一次 insert(插入)、find(查找)或 delete(删除)操作时,都会调用 _splay 方法,将相关节点(新插入的节点、找到的节点或删除操作中涉及的辅助节点)移动到树的根部。这个过程就是这些旋转被触发的时机。
为什么伸展树选择这些特定的旋转策略,而不是简单的单旋转?
伸展树之所以采用Zig-Zig和Zig-Zag这种复杂的组合旋转,而非仅仅是简单的单次旋转(比如像AVL树那样每次只做一次单旋或双旋来局部平衡),其核心原因在于摊还分析(Amortized Analysis)下的性能优化。
如果伸展树仅仅使用简单的单旋转来将节点向上移动,例如,对于一个Zig-Zig的场景,如果只是简单地执行两次Zig操作(先将p旋转到g的位置,再将x旋转到p的位置),那么在最坏情况下,树的深度可能仍然不会得到有效压缩。想象一下,如果树是一个长长的“链条”,每次访问链条末端的节点,如果只进行单旋,那么每次旋转都只是将节点向上移动了一层,而链条的整体结构并没有被显著改变。这会导致后续对链条上其他节点的访问仍然需要遍历很长的路径,从而使得操作的摊还时间复杂度可能退化到O(N)。
Zig-Zig和Zig-Zag的设计,是为了更激进地“压缩”路径。它们的目的不仅仅是将目标节点移动到根部,更重要的是在移动过程中,尽可能地将路径上的其他节点也向上提升,从而将路径的深度大致减半。
Zig-Zig:它通过两次同向旋转,能够将目标节点
x直接提升到其祖父节点g的位置,并且在旋转过程中,将p和g也向上提升,使得x到根的路径上,每一步都减少了两层。这就像是“跳跃式”的提升,比两次独立的单旋效果更好,它能更好地“摊平”树的高度。Zig-Zag:虽然看起来也是两次旋转,但其效果是让目标节点
x直接取代其祖父节点g的位置。这种“V”字形结构的转换,同样能有效地缩短x到根的路径,并且其局部平衡效果也比两次单旋叠加要好。它避免了单旋可能导致的某些子树失衡问题。
通过这些特定的组合旋转,伸展树保证了对任意一系列M次操作(查找、插入、删除),其总的时间复杂度为O(M log N),这意味着每次操作的摊还时间复杂度是O(log N)。这种摊还性能是伸展树的主要优势,它在不维护严格平衡条件(如AVL树的高度平衡因子或红黑树的颜色规则)的情况下,依然能提供良好的平均性能。它牺牲了最坏情况下的单次操作性能(单次操作可能仍然是O(N)),换取了序列操作的整体高效性。
在JavaScript中实现伸展树时,有哪些常见的陷阱或需要注意的细节?
在JavaScript中实现伸展树,虽然概念上清晰,但实际编码时确实有一些细节非常容易出错,导致程序行为异常或性能不达预期。
父指针的正确维护: 这是伸展树实现中最最关键也最容易出错的地方。每次进行旋转操作时,不仅要调整左右子节点的关系,更重要的是要精确地更新所有受影响节点的
parent指针。一个父指针的错误,可能导致整个树的结构混乱,后续的伸展操作将无法正确地向上遍历,甚至陷入死循环。例如,当一个节点成为新根时,它的parent应该设为null;当一个节点被旋转到某个位置时,它的新父节点必须正确指向它,反之亦然。务必对每个旋转操作的每一步都仔细检查父指针的更新逻辑。根节点的更新: 当旋转操作将原先的根节点移走,或者伸展操作将一个非根节点提升为新根时,必须及时更新
this.root属性。如果忘记更新,树的入口点就会失效,后续的所有操作都将基于错误的根节点进行。空值(null)检查: 在进行旋转操作或遍历树时,需要频繁地访问
node.left、node.right、node.parent等属性。在访问这些属性之前,总是要进行空值检查,以防止对null引用进行属性访问导致运行时错误。比如,node.left.right之前,要确保node.left不为null。伸展操作的边界条件:
_splay函数的循环条件是while (x.parent)。这意味着当x成为根节点时,循环就会终止。但需要确保在循环内部的Zig、Zig-Zig、Zig-Zag判断逻辑中,对g(祖父节点) 的存在性判断是正确的。if (!g)对应Zig情况,而else块则处理有祖父节点的情况。删除操作的复杂性: 伸展树的删除操作比插入和查找要复杂得多。它通常分两步:
- 将要删除的节点伸展到根。
- 将该根节点删除后,其左右子树需要重新合并。常见的做法是,将左子树的最大节点(或右子树的最小节点)伸展到左子树的根,然后将原右子树连接到这个新根的右侧。这个过程需要非常小心地处理父指针和根节点的更新。
调试的挑战: 伸展树的动态特性使得其调试变得困难。树的结构在每次操作后都会发生显著变化,单步调试往往难以追踪整个结构的变化。我个人建议,在调试时,可以尝试打印出每次旋转或伸展后树的结构(例如,使用简单的层序遍历打印节点及其父子关系),或者使用可视化工具来帮助理解。
JavaScript的引用特性: JavaScript中对象是按引用传递的。这意味着当你将一个节点赋值给另一个变量时,它们指向的是同一个对象。在修改节点属性时,要清楚这种引用关系,确保修改的是正确的对象实例,并且所有相关的引用都得到了恰当的更新。
总的来说,实现伸展树是对你理解二叉树操作和指针(引用)管理能力的一次很好的考验。耐心、细致和反复测试是成功的关键。
到这里,我们也就讲完了《JS实现Splay树与旋转操作全解析》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!
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