【序】
上节我们实现了数据结构中最简单的Vector，那么来到第三章，我们需要实现一个Set
set的特点是 内部有序且有唯一元素值；同时各种操作的期望操作时间复杂度在O（n·logn）；
那么标准的C++ STL（Standard Template Library） 容器内部使用的是什么呢？
STL使用的是红黑树或者hash Tree ，由于笔者现在的水平和精力，没时间搞这个啦，于是我就
挑了一个稍微熟悉一点的数据结构：AVL 树；
github：https://github.com/KimAlittleStar/cstd
【1.介绍】
AVL 树是根据二叉查找树改进延伸过来的，我们都知道二叉查找树中只有一个规则，
那就是根节点的元素一定会大于左孩子，小于右孩子；如果是随机数，那么我们二叉查找树的高度无限
接近于 logN（完全二叉树）。但是由于其策略，在反复的插入和删除后，普通的二叉查找树将会非常
偏科（偏向右子树）如果树的高度非常大（height == N） 那么他和链表的操作时间没有什么区别，
为了避免普通二叉查找树的缺陷，因此引申出 AVL Tree -> 平衡二叉查找树；
AVL 和普通的二叉查找树只有一个规则限制：相同节点的两个孩子的高度最大相差为1，本身节点的高度
为两个孩子节点中大的那个高度加1；
【2.基础数据结构】
使用一个node 和 正常的tree 用于管理他的根和size；node 中有左孩子 右孩子和数据还有一个记录树的
高度字节u8（unsigned char），为什么我们使用u8，因为假设在满足AVL的规则要求下，坏的情况树的深度为
deep = logn *2 +1 ； 去除一个起始位0 ,后期可能会用到的错误位 -1，那么在最差的情况下 u8 类型的高度可以存储
大概多少个节点呢：
N = 2^254 （个）而我们在tree 中 size 的类型是 u32 （unsigned int）完全够用了；
参考下图：（数据结构与算法C++.pdf）
typedef unsigned int typeClass;
typedef struct __SET_typeClass_node
{
typeClass data;
struct __SET_typeClass_node *left;
struct __SET_typeClass_node *right;
u8 heigh;
} SET_typeClass_node_t;
typedef struct __SET_typeClass_t
{
SET_typeClass_node_t *root;
u32 size;
} SET_typeClass_t;
【3 插入】
数据的插入还是依照我们普通的二叉树进行插入，递归判断我们的数据是否小于当前节点，
小于，递归往左走，大于，大于递归往右走，等于，不操作，真正的基础情况是判断是发现当前
节点为NULL 此时申请内存存储该元素；
SET_typeClass_node_t *SET_inserttypeClass_node_t(SET_typeClass_node_t *root,
u8 (*compare)(const typeClass *a, const typeClass *b),
const typeClass *value, u32 *size)
{
if (root == NULL)
{
root = (SET_typeClass_node_t *)malloc(sizeof(SET_typeClass_node_t));
if (root == NULL)
{
// Out of space!!!
}
else
{
root->data = (*value);
root->left = root->right = NULL;
(*size)++;
}
return root;
}
else if (compare(value, &root->data))
{
root->left = SET_inserttypeClass_node_t(root->left, compare, value, size);
}
else if (compare(&root->data, value))
{
root->right = SET_inserttypeClass_node_t(root->right, compare, value, size);
}
return root;
}
当我们在做完这一切之后，还需要做的是维护AVL的性质：左右节点高度相差最大为1；且需要
递归查询哦。于是乎我们接下来第一步要做的是什么呢？
更新我们自己的节点的高度；
root->heigh = SET_Max(SET_heighttypeClass(root->left),
SET_heighttypeClass(root->right)) +
1;
更新之后节点之后我们就会发现，哎呀，有些时候（大多数时候）AVL树的规则被破坏了，那么该
就需要处理重新符合AVL树的规则；插入之后呢可能会出现四种情况，其中两两镜像，因此我们只讨论
两种；
以上两种情况分别为 LL ，LR，具体判断标准为：观察高度开始不符合的节点，8号节点和 K2节点，
这里说的高度不符的节点表示：左右孩子的高度相差 >1 那么他们偏离的子节点的方向分别是
8号：Left->Left k2->Left->Right; 我们在处理LL情况的时候，只需要将7号变成5号的右孩子；
8号变成7号的右孩子即可，相当于6~7~8号顺时针旋转了一下，我们把这个定义为 ”左单旋“，旋转后
变成如下图：
相对应的也有 ”右单旋“咯。大家自己推导啦；
接下来看我们的LR情况，如果仅仅对K2执行一次左单旋，那么结果是：
但是这样依旧没有满足 AVL 树的性质；K2的高度会比 X大超过1；此时我们需要引进一个k1的右节点进行双旋转；
我们首先把 K1 k2 B 进行一次右单旋；得到
然后我们在将C~k2~k3进行一次左旋：
相对应的我们也会有 RL的情况，镜像情况我们就不赘述咯；
下面代码是单旋、双旋的实现：
SET_typeClass_node_t *SET_doubleRotateLefttypeClass(SET_typeClass_node_t *s)
{
s->left = SET_singleRotateRighttypeClass(s->left);
return SET_singleRotateLefttypeClass(s);
}
SET_typeClass_node_t *SET_doubleRotateRighttypeClass(SET_typeClass_node_t *s)
{
s->right = SET_singleRotateLefttypeClass(s->right);
return SET_singleRotateRighttypeClass(s);
}
SET_typeClass_node_t *SET_singleRotateLefttypeClass(SET_typeClass_node_t *s)
{
SET_typeClass_node_t *s1;
s1 = s->left;
s->left = s1->right;
s1->right = s;
s->heigh = SET_Max(
SET_heighttypeClass(s->left),
SET_heighttypeClass(s->right)) +
1;
s1->heigh = SET_Max(
SET_heighttypeClass(s1->left),
s->heigh) +
1;
return s1;
}
SET_typeClass_node_t *SET_singleRotateRighttypeClass(SET_typeClass_node_t *s)
{
SET_typeClass_node_t *s1;
s1 = s->right;
s->right = s1->left;
s1->left = s;
s->heigh = SET_Max(
SET_heighttypeClass(s->left),
SET_heighttypeClass(s->right)) +
1;
s1->heigh = SET_Max(
SET_heighttypeClass(s1->right),
s->heigh) +
1;
return s1;
}
综合以上，我们最后insert的代码就成了：
SET_typeClass_node_t *SET_inserttypeClass_node_t(SET_typeClass_node_t *root,
u8 (*compare)(const typeClass *a, const typeClass *b),
const typeClass *value, u32 *size)
{
if (root == NULL)
{
root = (SET_typeClass_node_t *)malloc(sizeof(SET_typeClass_node_t));
if (root == NULL)
{
// Out of space!!!
}
else
{
root->data = (*value);
root->left = root->right = NULL;
root->heigh = 1;
(*size)++;
}
return root;
}
else if (compare(value, &root->data))
{
root->left = SET_inserttypeClass_node_t(root->left, compare, value, size);
if (SET_heighttypeClass(root->left) - SET_heighttypeClass(root->right) == 2)
{
if (compare(value, &root->left->data))
root = SET_singleRotateLefttypeClass(root);
else
root = SET_doubleRotateLefttypeClass(root);
}
}
else if (compare(&root->data, value))
{
root->right = SET_inserttypeClass_node_t(root->right, compare, value, size);
if (SET_heighttypeClass(root->right) - SET_heighttypeClass(root->left) == 2)
{
if (compare(&root->right->data, value))
root = SET_singleRotateRighttypeClass(root);
else
root = SET_doubleRotateRighttypeClass(root);
}
}
root->heigh = SET_Max(SET_heighttypeClass(root->left),
SET_heighttypeClass(root->right)) +
1;
return root;
}
然后我们使用 tree 将其包装，并且返回是否插入成功；插入不成功有两种情况（内存空间不足和元素已存在）
u8 SET_inserttypeClass_t(SET_typeClass_t *set, const typeClass ele)
{
if (set == NULL || set->compare == NULL)
return 0;
u32 cursize = set->size;
set->root = SET_inserttypeClass_node_t(set->root, set->compare, &ele, &set->size);
return (cursize < set->size);
}
【4 删除】
删除的操作呢，比插入要更加复杂一些；但是我们依旧是从基础的二叉树删除来入手；普通的二叉树首先
递归寻找到数据，然后将数据分成两种情况：该元素有两个孩子和该元素没有两个孩子；没有两个孩子的逻辑就
很简单，判断当前左孩子是否为空，是：将元素的指针指向他的右孩子，否则指向左孩子；如果两个孩子都为NULL，
指向谁都一样；
如果是有两个孩子的呢？那么我们就将这个元素下寻找到他最小的一个子辈（可能是他的孩子、孙子、曾孙、玄孙。。。）
然后把他的子辈赋值给他，然后删除他的那个子辈；因为他的子辈一定是左孩子为NULL的；
以下为实现：
SET_typeClass_node_t *SET_removetypeClass_node_t(SET_typeClass_node_t *root,
u8 (*compare)(const typeClass *a, const typeClass *b),
void (*deleteSub)(const typeClass *ele),
const typeClass *value, u32 *size)
{
if (root == NULL)
{
// no has this value
}
else if (compare(value, &root->data))
{
root->left = SET_removetypeClass_node_t(root->left, compare, deleteSub, value, size);
}
else if (compare(&root->data, value))
{
root->right = SET_removetypeClass_node_t(root->right, compare, deleteSub, value, size);
}
else
{
/*real delete option*/
if (root->right != NULL && root->left != NULL)
{
/* has two child */
SET_typeClass_node_t *temp = root;
while (temp->left != NULL)
{
temp = temp->left;
}
if (deleteSub != NULL)
deleteSub(&root->data);
root->data = temp->data;
/* deleteSub == NULL because this min not to free ,just become root->data; */
root->left = SET_removetypeClass_node_t(root->left, compare, NULL, &root->data, size);
}
else
{
/* has only child or no child */
SET_typeClass_node_t *t = (root->right == NULL) ? (root->left) : (root->right);
if (deleteSub != NULL)
deleteSub(&root->data);
free(root);
(*size)--;
root = t;
}
}
return root;
}
删除完节点之后，我们依旧需要考虑的问题是平衡的问题；删除会出现什么问题呢？我们上述的删除到最后
一定以删除一个在末梢的节点（孩子最多只有一个），因此我们只需要考虑此情况即可；
我们可以换一个思路，其实删除带来的影响就是在树的另一边插入了一个值；那么相对应的，那边高度高了我
就往哪边旋转就好了；只不过我们判断的时候如果是删除左边，那么我们就要判断当前是不是右边高度-左边高度 > 2 就好了。
嗯~很简单是不是？
不不不，在insert中我们判断是否需要使用双旋转的依据是：
因为在插入时，如果出现的不平衡，那么假设插入的值比当前root的右孩子要大，那么就会插入在右孩子的左边；
就会出现下图所示 （插入了 14 ）此时需要双旋转，是因为k1的右孩子高度高且右孩子的左侧比右侧要高；这句话有
点绕口，我们分成两步，
第一步：k1节点破坏了AVL树的规则且需要旋转的是右边；
第二步：在k1的右孩子k3上，虽然没有违法AVL的规则，但是他的左孩子高度要比右孩子高度高；这就是我们所说
的RL情况，
所以需要双旋；
那么在删除是，也应遵循此规则，也就是说删除的时候我们就不要比较 删除值的大小啦，因为删除完值之后，
相当于我们需要知道另一侧的情况是不是需要双旋，这个时候怎么办呢？我们就依照上述一二步的原理，判断如果
左边高度高高于右边高度 >1 了，那么我就看左边孩子的两个孩子的高度是不是右边 > 左边，如果是->双旋转,如果
不是，单旋转；由于有两个孩子的节点到最后也会是删除一个叶子节点，故不需要考虑；
以下是remove判断是否需要双旋转的代码：
if (compare(value, &root->data))
{
root->left = SET_removetypeClass_node_t(root->left, compare, deleteSub, value, size);
if (SET_heighttypeClass(root->right) - SET_heighttypeClass(root->left) == 2)
{
if (SET_heighttypeClass(root->right->right) > SET_heighttypeClass(root->right->left))
root = SET_singleRotateRighttypeClass(root);
else
root = SET_doubleRotateRighttypeClass(root);
}
}
需要我们注意的是在删除有两个孩子的节点的时候，虽然我们是删除，但是我实际上还是调用的递归，一次我们还
是需要判断一次平衡规则；
最后remove的代码如下：
SET_typeClass_node_t *SET_removetypeClass_node_t(SET_typeClass_node_t *root,
u8 (*compare)(const typeClass *a, const typeClass *b),
void (*deleteSub)(const typeClass *ele),
const typeClass *value, u32 *size)
{
if (root == NULL)
{
// no has this value
}
else if (compare(value, &root->data))
{
root->left = SET_removetypeClass_node_t(root->left, compare, deleteSub, value, size);
if (SET_heighttypeClass(root->right) - SET_heighttypeClass(root->left) == 2)
{
if (SET_heighttypeClass(root->right->right) > SET_heighttypeClass(root->right->left))
root = SET_singleRotateRighttypeClass(root);
else
root = SET_doubleRotateRighttypeClass(root);
}
}
else if (compare(&root->data, value))
{
root->right = SET_removetypeClass_node_t(root->right, compare, deleteSub, value, size);
if (SET_heighttypeClass(root->left) - SET_heighttypeClass(root->right) == 2)
{
if (SET_heighttypeClass(root->left->left) > SET_heighttypeClass(root->left->right))
root = SET_singleRotateLefttypeClass(root);
else
root = SET_doubleRotateLefttypeClass(root);
}
}
else
{
/*real delete option*/
if (root->right != NULL && root->left != NULL)
{
/* has two child */
SET_typeClass_node_t *temp = root;
while (temp->left != NULL)
{
temp = temp->left;
}
if (deleteSub != NULL)
deleteSub(&root->data);
root->data = temp->data;
/* deleteSub == NULL because this min not to free ,just become root->data; */
root->left = SET_removetypeClass_node_t(root->left, compare, NULL, &root->data, size);
if (SET_heighttypeClass(root->right) - SET_heighttypeClass(root->left) == 2)
{
if (SET_heighttypeClass(root->right->right) > SET_heighttypeClass(root->right->left))
root = SET_singleRotateRighttypeClass(root);
else
root = SET_doubleRotateRighttypeClass(root);
}
}
else
{
/* has only child or no child */
SET_typeClass_node_t *t = (root->right == NULL) ? (root->left) : (root->right);
if (deleteSub != NULL)
deleteSub(&root->data);
free(root);
(*size)--;
root = t;
}
}
if (root != NULL)
root->heigh = SET_Max(SET_heighttypeClass(root->left),
SET_heighttypeClass(root->right)) +
1;
return root;
}
同理使用一个tree对他进行封装，同时返回是否remove成功，remove不成功只有一种可能，那就是set中不存在此元素；
u8 SET_removetypeClass_t(SET_typeClass_t *set, const typeClass ele)
{
if (set == NULL || set->compare == NULL)
return 0;
u32 cursize = set->size;
set->root = SET_removetypeClass_node_t(set->root, set->compare, set->deleteSub, &ele, &set->size);
return (cursize > set->size);
}
在AVL树中最重要的就是插入和删除啦；
其他的像 delete 遍历呀，find findMax之类的太简单我就不说啦。基本上就是使用遍历或者一直往右找或往左找；
最后我考虑到上文中SET_typeClass_t是一个类型，所以所有的比较都抽象化了compare函数，还有有可能在删除的时候
需要释放SET_typeClass_t中指向的空间，所以抽象化成为函数指针deleteSub；
【结束语】
下一节就是将我们今天所实现的这些函数变成宏，完成 STL 数据容器 SET
目录
1.引言
3.2 C语言_实现数据容器set(基础版)
4 C语言_实现简单基础的map
参考资料 : 数据结构与算法C++实现.pdf;
