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# 自平衡二叉查找树（AVL tree）
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自平衡二叉查找树（AVL tree）: 首先也是二次查找树，其实 任何2个子树的高度差不大于1
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在删除，插入的过程中不断调整子树的高度，保证查找操作平均和最坏情况下都是O(logn)
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Adelson-Velskii 和 Landis 1962年 创造, 因此叫做 AVL 树。
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1） 平衡因子 -1 0 1 节点是正常的。平衡因子 = 左子树高度-右字数高度
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2） 除此之外的节点是不平衡的，需要重新平衡这个树。也就是AVL旋转
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AVL 实际使用案例
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* LLVM 的 ImmutableSet，其底层的实现选择为 AVL 树
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* 《一种基于二叉平衡树的P2P覆盖网络的研究》论文
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## 插入节点
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a: 左旋转(RR型：节点x的右孩子的右孩子上插入新元素）平衡因子由-1 -》-2 时，需要绕节点x左旋转
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b：右旋转(LL型：节点X的左孩子的左孩子上插入新元素） 平衡因子有1-》2，右旋转
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c: 先左后右旋转:(LR型:树中节点X的左孩子的右孩子上插入新元素） 平衡因子从1变成2后，就需要 先绕X的左子节点Y左旋转，接着再绕X右旋转
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d: 先右后左旋转：(RL型:节点X的右孩子的左孩子上插入新元素)
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6 6 6 6
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5 7 3 9
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3 8 5 7
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(LL型) （RR） (LR) (RL)
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## 删除节点
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可以看到，为了保证高度平衡，插入和删除操作代价增加
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## AVL 实现过程中的问题
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AVL 是严格的平衡二叉树，平衡条件必须满足，即所有节点的左右子树高度差的绝对值不超过1；
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执行插入还是删除操作，只要不满足上面的条件，就要通过旋转来保持平衡，而旋转是非常耗时的，由此我们可以知道AVL树适合用于插入与删除次数比较少，但查找多的情况。
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由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部平衡而不是非常严格整体平衡的红黑树()。
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