jupyter notebook运行AVL树，给出代码

Jupyter Notebook是一个交互式的数据分析和开发环境，通常用于Python编程，但它也可以用来演示和实现数据结构，如AVL树。AVL树是一种自平衡二叉搜索树，它的特点是任何节点的两个子树的高度差不超过1。在Jupyter中，我们可以使用Python标准库中的`heapq`模块（虽然不是直接为AVL树设计，但可以用来模拟）或实现一个简单的AVL树。

为了演示如何在Jupyter Notebook中实现一个基本的AVL树，我们将使用递归的方式来创建和操作树。请注意，Jupyter不直接支持图形化显示AVL树的结构，但我们可以通过打印节点值来理解树的状态。

首先，我们需要定义AVL树的节点类：

class AVLNode:
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None
        self.height = 1

    # 其他AVL树的方法，如旋转、插入、删除等...

接下来，我们编写插入操作，同时维护平衡：

def insert(node, key):
    # 插入操作的具体实现，包括左右旋转变换
    pass

# 省略其他方法和辅助函数...

要在Jupyter Notebook中使用这些方法，你需要创建一个树实例并插入元素：

# 创建一个空的AVL树根节点
root = AVLNode(None)

# 插入示例数据
# root = insert(root, 9)
# root = insert(root, 5)
# root = insert(root, 10)
# root = insert(root, 0)
# root = insert(root, -1)
# ...

# 打印节点，观察AVL树结构
def print_tree(node, level=0):
    if node is not None:
        print(" " * level + str(node.key))
        print_tree(node.left, level + 1)
        print_tree(node.right, level + 1)

print_tree(root)

注意，实际的AVL树实现会更复杂，包括平衡因子的计算、旋转操作以及对删除和查找的处理。由于Jupyter Notebook的交互性，你可以在每个关键步骤上添加`print`语句或简单的调试输出来查看树的状态。