我们之前写过文章叫做BST二分搜索树，这种数据结构有一个缺点就是会退化为链表形式，到这导致了我们的树结构发挥不出来它应有的优势。
从上图可以发现如果按照顺序进行添加操作，那么二分搜索树就会退化为链表形式，树结构也就失去了它的意义。
AVL（Adelson-Velsky-Landis Tree）是以创造者的名字命名的。这种树结构就是一种平衡二叉树。它是最早的认为可以自平衡的一种树结构。
我们之前写过的满二叉树、完全二叉树、线段树、最大堆等等都是一种平衡树的例子（叶子节点的高度差不会大于 1 ）。其实上面的平衡二叉树都是比较理想的例子。但是在AVL树中维护的平衡二叉树有所不同。
对于任意一个节点，左子树和右子树的高度差不能超过 1
上面的规则相对来说更加宽松一些。比如下面这张图：
这个结构并不满足我们之前的平衡二叉树的规则，根节点的左右子树高度差不大于 1 。却满足我们上面的规则（对于任意节点）。
对于时间复杂度方面，平衡二叉树的高度和节点数量之间也是O(log (N) )。
首先，我们需要标注每个节点的高度信息和平衡因子，平衡因子的计算就是左子树的高度减去右子树的高度的绝对值。这样我们就可以依靠平衡因子来维护的AVL树结构。
我们首先需要构造一个节点信息作为内部类，主要包含我们要存储的内容，左右子树的指针，还有高度信息。对于平衡因子我们可以使用左右子树的差来进行计算。 节点信息：
private class Node{ //内部类
public K key;
public V value;
public Node left, right;
public int height;
public Node(K key, V value){
this.key = key;
this.value = value;
left = null;
right = null;
height = 1; //新节点高度为 1
}构造函数：
private Node root;
private int size;
public AVLTree(){
root = null;
size = 0;
}首先我们需要获取树结构的大小信息getSize()方法和判断是否为空isEmpty()方法。
程序实现：
public int getSize() {
return size;
}
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}因为我们需要高度信息来判断树结构，所以引入getHeight()方法。
程序实现：
private int getHeight(Node node) {
if (node == null)
return 0;
return node.height;
}为了方便我们后续的操作，我们引入getNode()方法，通过索引key值来获得节点。
程序实现：
private Node getNode(K key) {
return getNode(root, key);
}
private Node getNode(Node node, K key) {
if (node == null)
return null;
if (node.key.compareTo(key) < 0)
return getNode(node.left, key);
else if (node.key.compareTo(key) > 0)
return getNode(node.right, key);
else
return node;
}在添加操作的时候，我们需要根据高度信息来获得平衡因子，进而判断树结构是否满足平衡树的性质。
大于0：偏左，小于0：偏右
程序实现：
private int getBalanceFactor(Node node){
if (node == null)
return 0;
return getHeight(node.left) - getHeight(node.right);
}我们知道原来平衡的树变成不平衡会是在添加元素的时候，所以在添加元素的时候我们需要维护平衡性。下面就分四种情况分别讨论：
有一种添加元素后的情况是这样的。
可以认为添加的元素在节点的左边（L）的右边（L）。 在添加元素2，后会导致树结构的平衡性破坏，对于这种情况的判断就是当前节点的平衡因子大于1（向左偏斜），并且左节点的平衡因子大于0（向左偏斜），这样就保证了这种情况的出现，向左偏斜。
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) >= 0)
那么我们就需要对上面的结构进行维护。进行右旋转操作。
为了不失一般性，我们引入更复杂的情况，如下图：
按照平衡二叉树的排序规则，对元素进行右旋转（类似于 y 绕 x 右旋转），相当于降低树的高度。旋转后仍然满足二叉树的排序规则。我们可以发现相对位置发生改变的就是节点 y 和 x 的右子树 T3 。最后更新高度信息，高度发生变化的只有节点 x , y 。 程序实现：
private Node rightRotate(Node y) {
Node x = y.left; //获得旋转中心
Node T3 = x.right;
x.right = y; //进行旋转操作
y.left = T3;
y.height = Math.max(getHeight(y.left), getHeight(y.right)) + 1; //重新更新高度信息
x.height = Math.max(getHeight(x.left), getHeight(x.right)) + 1;
return x;
}我们有了上面的右旋转的概念，那么左旋转就变得简单多了，左旋转的发生的前提就是节点的平衡因子小于-1（偏右），右子树的平衡因子小于0（偏右），也就是类似于下面的结构。 可以认为添加的元素在节点的右边（R）的右边（R）。
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) <= 0)
下面就是对结构进行左旋转操作，维护平衡性。
以x为中心，进行左旋转操作（类似于 y 绕 x 左旋转），需要转移的分别是 x 的左子树 T2 和节点 y 。 程序实现：
private Node leftRotate(Node y) {
Node x = y.right;
Node T2 = x.left;
x.left = y; //需要转移的元素
y.right = T2;
y.height = Math.max(getHeight(y.left), getHeight(y.right)) + 1; // 更新高度信息
x.height = Math.max(getHeight(x.left), getHeight(x.right)) + 1;
return x;
}这种情况就是添加元素在节点的左边的右边，左右旋转指的是先进行左旋转，后进行右旋转。类似于下面这种情况。
具体细节的旋转如下： 先进行左旋转操作，结构就会变成我们之前LL的形式，然后对其进行右旋转操作即可。
这种情况就是添加元素在节点的右边的左边，右左旋转指的是先进行右旋转，后进行左旋转。类似于下面这种情况。
具体细节的旋转如下： 先进行左旋转操作，结构就会变成我们之前LL的形式，然后对其进行右旋转操作即可。
上面的四种情况完全包含了添加元素所需要的情况。
// LL
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) >= 0)
return rightRotate(node);
// RR
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) <= 0)
return leftRotate(node);
// LR
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) < 0){
node.left = leftRotate(node.left);
return rightRotate(node);
}
// RL
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) > 0){
node.right = rightRotate(node.right);
return leftRotate(node);
}步骤：
- 递归到底的时候添加元素，否则就更新元素
- 更新每个节点的高度信息
- 对结构进行平衡处理
private Node add(Node node, K key, V value) {
/*
* BST 的源代码片段 ····
*/
node.height = 1 + Math.max(getHeight(node.left), getHeight(node.right));
int balanceFactor = getBalanceFactor(node);
// LL
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) >= 0)
return rightRotate(node);
// RR
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) <= 0)
return leftRotate(node);
// LR
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) < 0){
node.left = leftRotate(node.left);
return rightRotate(node);
}
// RL
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) > 0){
node.right = rightRotate(node.right);
return leftRotate(node);
}
return node;
}这里的删除操作，在原本BST二分搜索树的基础上进行改变，增加删除元素后对节点进行平衡后的处理，同添加操作基本相同，这里只对增加的程序片段进行展示。
private Node remove(Node node, K key) {
/*
* BST 的源代码片段 ····
*/
if (retNode == null)
return null;
retNode.height = 1 + Math.max(getHeight(retNode.left), getHeight(retNode.right)); //更新高度值
int balanceFactor = getBalanceFactor(retNode);
// LL
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) >= 0)
return rightRotate(retNode);
// RR
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) <= 0)
return leftRotate(retNode);
// LR
if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) < 0){
retNode.left = leftRotate(retNode.left);
return rightRotate(retNode);
}
// RL
if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) > 0){
retNode.right = rightRotate(retNode.right);
return leftRotate(retNode);
}
return retNode;
}查询操作主要包含查看元素是否在树结构中，另一个就是通过key值查找对应的 value 值。两者均是借助getNode方法进行实现。 程序实现：
public boolean contains(K key) {
return getNode(key) != null;
}
public V get(K key) {
Node node = getNode(key);
return node == null ? null : node.value;
}更改操作也是借助getNode方法进行更改。
public void set(K key, V newValue) {
Node node = getNode(key);
if (node != null)
node.value = newValue;
else
throw new IllegalArgumentException(key + "doesn't exist");
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