AVL树通过四种旋转维持平衡，插入删除时更新高度并检查平衡因子，左左型右旋、右右型左旋、左右型先左旋左子树再右旋、右左型先右旋右子树再左旋，确保树高O(log n)。
AVL树是一种自平衡的二叉搜索树，通过在插入和删除节点后进行旋转操作来保持树的高度平衡。C++中实现AVL树的关键在于理解四种旋转方式（左旋、右旋、左右双旋、右左双旋）以及如何维护每个节点的平衡因子。
平衡因子与旋转条件
每个节点维护一个平衡因子，等于左子树高度减去右子树高度。当平衡因子大于1或小于-1时，说明该节点失衡，需要旋转修复。
四种失衡情况对应不同的旋转策略：
- 左左型（LL）：左子树的左子树导致失衡 → 执行右旋
- 右右型（RR）：右子树的右子树导致失衡 → 执行左旋
- 左右型（LR）：左子树的右子树导致失衡 → 先对左子树左旋，再整体右旋
- 右左型（RL）：右子树的左子树导致失衡 → 先对右子树右旋，再整体左旋
节点结构设计
定义AVL节点包含值、左右指针和高度信息：
struct AVLNode {
int data;
AVLNode* left;
AVLNode* right;
int height;
AVLNode(int val) : data(val), left(nullptr), right(nullptr), height(1) {}};
高度用于计算平衡因子，插入或删除后需更新路径上所有祖先节点的高度。
旋转操作实现
以右旋为例，将当前节点向右“下沉”，其左子节点“上浮”成为新根：
AVLNode* rotateRight(AVLNode* y) {
AVLNode* x = y->left;
AVLNode* T2 = x->right;
x->right = y;
y->left = T2;
y->height = max(getHeight(y->left), getHeight(y->right)) + 1;
x->height = max(getHeight(x->left), getHeight(x->right)) + 1;
return x; // 新的根节点
}
左旋是对称操作。双旋则组合调用单旋，例如LR型先左旋左子树，再右旋当前节点。
插入与平衡维护
插入操作类似BST，但在递归返回过程中更新高度并检查平衡：
AVLNode* insert(AVLNode* node, int key) {
if (!node) return new AVLNode(key);
if (key < node->data)
node->left = insert(node->left, key);
else if (key > node->data)
node->right = insert(node->rig
ht, key);
else
return node; // 重复值不插入
node->height = max(getHeight(node->left), getHeight(node->right)) + 1;
int balance = getBalance(node);
// LL型
if (balance > 1 && key < node->left->data)
return rotateRight(node);
// RR型
if (balance < -1 && key > node->right->data)
return rotateLeft(node);
// LR型
if (balance > 1 && key > node->left->data) {
node->left = rotateLeft(node->left);
return rotateRight(node);
}
// RL型
if (balance < -1 && key < node->right->data) {
node->right = rotateRight(node->right);
return rotateLeft(node);
}
return node;}
ht, key);
else
return node; // 重复值不插入
node->height = max(getHeight(node->left), getHeight(node->right)) + 1;
int balance = getBalance(node);
// LL型
if (balance > 1 && key < node->left->data)
return rotateRight(node);
// RR型
if (balance < -1 && key > node->right->data)
return rotateLeft(node);
// LR型
if (balance > 1 && key > node->left->data) {
node->left = rotateLeft(node->left);
return rotateRight(node);
}
// RL型
if (balance < -1 && key < node->right->data) {
node->right = rotateRight(node->right);
return rotateLeft(node);
}
return node;删除操作同样需要在删除后调整平衡，逻辑类似插入，但需处理更多情况。
基本上就这些。只要正确实现旋转和平衡判断，AVL树就能自动维持O(log n)的高度，保证查找、插入、删除效率稳定。
