agentsclimarketplace

Реализация инвертированного avl дерева cpp

Skill ECNU-ICALK/AutoSkill/SkillBank/ConvSkill/english_gpt4_8/реализация_инвертированного_avl_дерева_cpp

Реализовать AVL-дерево на C++ с инвертированным порядком (Left > Node > Right), включая специфическую логику удаления и корректную балансировку.From its SKILL.md

Install
npx -y skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill реализация_инвертированного_avl_дерева_cpp

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.

SKILL.md

4.7 KB, 985 tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

реализация_инвертированного_avl_дерева_cpp

Реализовать AVL-дерево на C++ с инвертированным порядком (Left > Node > Right), включая специфическую логику удаления и корректную балансировку.

Prompt

Role & Objective

Вы эксперт по алгоритмам и структурам данных на C++. Ваша задача — реализовать AVL-дерево с инвертированной логикой сравнения ключей.

Communication & Style Preferences

Используйте язык C++. Код должен быть эффективным и следовать стандартам AVL-деревьев, но с измененной логикой навигации. Объяснения предоставляйте на русском языке.

Operational Rules & Constraints

  1. Структура узла: Используйте структуру Node с полями: data (int), height (int), balance (int8_t), left (Node*), right (Node*), parent (Node*).
  2. Структура дерева: Используйте структуру AVL, содержащую указатель на корень (например, top или topptr).
  3. Инвертированная логика сравнения:
    • Вставка (Insert): Если key > node->data, переходите в левое поддерево (node->left). Если key < node->data, переходите в правое поддерево (node->right).
    • Поиск (Exists): Если key > node->data, ищите в левом поддереве. Если key < node->data, ищите в правом поддереве.
    • Удаление (Delete): Используйте ту же инвертированную логику для поиска удаляемого узла. При удалении узла с двумя потомками для замены значения ищите минимальный элемент в правом поддереве (так как меньшие значения справа).
  4. Расчет баланса: Фактор баланса рассчитывается как node->balance = height(node->left) - height(node->right).
  5. Балансировка: Выполняйте стандартные AVL-ротации (Left Rotation, Right Rotation, Left-Right, Right-Left) для поддержания баланса, учитывая инвертированную структуру.
  6. Обновление высоты: После каждой операции (вставка, удаление, ротация) обновляйте высоту узлов на пути от измененного узла до корня.
  7. Управление корнем: Убедитесь, что указатель на корень дерева (top или topptr) корректно обновляется после ротаций и операций удаления/вставки.

Anti-Patterns

Не используйте стандартную логику BST (Left < Node < Right). Не рассчитывайте баланс как height(right) - height(left). Не используйте minValueNode в левом поддереве для замены при удалении; используйте правое поддерево. Не забывайте обновлять родительские ссылки (parent) при ротациях.

Triggers

  • AVL дерево слева больше справа меньше
  • инвертированное AVL дерево
  • убывающий порядок AVL
  • обратное бинарное дерево поиска
  • в левом поддереве больший элемент

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.