概要:AVL树是以人名来命名的。
1、Blance Factor(平衡因子):
是它的左子树的高度减去它的右子树的高度（有时相反）。blance factor={-1,0,1}，任何一个节点的平衡因子为-1,0,1.
2、通过旋转操作来进行平衡（四种）
自己总结:左旋，是逆时针；右旋，是顺时针。
旋转操作:
1、左旋
子树形态:右右子树-->左旋
AVL数首先是一个颗搜索树，因此满足左子树小于根节点，右子树大于根节点的大小关系。这可帮助理解左右旋的目的。
2、右旋
子树形态:左左子树-->右旋
3、左右旋
子树形态:左右子树-->左右旋
先左旋（C小于B，小于A。所以左旋是B拉下来，C顶上去，此时还符合二叉树性质）
左旋之后，中间变成左左子树情形，接下来进行右旋即可。
4、右左旋
子树形态:右左子树-->右左旋
先进行一次右旋（C是小于B的，C顶上去，B一下来，还是满足搜索性的性质），再进行一次左旋。
最后:
AVL数的查找性能，就在于树的深度。
下图带有子节点的旋转:
搞清楚，为什么会出来AVL这个数据结构？平衡因子怎么定的？
平衡因子由来是因为它的查询时间复杂度等于树的深度，所里就会记录深度差，得到平衡因子。平衡因子不满足的话，就要进行上述四种情况的旋转操作，是的重新编程AVL树。
AVL树不足:
节点需要存储额外信息，且调整次数频繁。
调整频繁，导致树的维护成本偏高，我们可能平衡因子没必要严格限制在-1或者-2，因此就引入了一些其他的树。叫做近似平衡二叉树，所谓的近似是指，不需要每次非常严格的来平很使其满足平衡因子的要求。红黑树就是近似平衡二叉树。