本篇文章給大家分享的是有關(guān)關(guān)于JavaScript二叉樹(shù)的詳細(xì)介紹,小編覺(jué)得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說(shuō),跟著小編一起來(lái)看看吧。
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二叉樹(shù)(Binary Tree)是一種樹(shù)形結(jié)構(gòu),它的特點(diǎn)是每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多只有兩個(gè)分支節(jié)點(diǎn),一棵二叉樹(shù)通常由根節(jié)點(diǎn),分支節(jié)點(diǎn),葉子節(jié)點(diǎn)組成。而每個(gè)分支節(jié)點(diǎn)也常常被稱作為一棵子樹(shù)。
根節(jié)點(diǎn):二叉樹(shù)最頂層的節(jié)點(diǎn)
分支節(jié)點(diǎn):除了根節(jié)點(diǎn)以外且擁有葉子節(jié)點(diǎn)
葉子節(jié)點(diǎn):除了自身,沒(méi)有其他子節(jié)點(diǎn)
常用術(shù)語(yǔ)
在二叉樹(shù)中,我們常常還會(huì)用父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)來(lái)描述,比如圖中2為6和3的父節(jié)點(diǎn),反之6和3是2子節(jié)點(diǎn)
在二叉樹(shù)的第i層上,至多有2^i-1個(gè)節(jié)點(diǎn)
i=1時(shí),只有一個(gè)根節(jié)點(diǎn),2^(i-1) = 2^0 = 1
深度為k的二叉樹(shù)至多有2^k-1個(gè)節(jié)點(diǎn)
i=2時(shí),2^k-1 = 2^2 - 1 = 3個(gè)節(jié)點(diǎn)
對(duì)任何一棵二叉樹(shù)T,如果總結(jié)點(diǎn)數(shù)為n0,度為2(子樹(shù)數(shù)目為2)的節(jié)點(diǎn)數(shù)為n2,則n0=n2+1
樹(shù)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)至少為1,而二叉樹(shù)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)可以為0
樹(shù)中節(jié)點(diǎn)的大度數(shù)(節(jié)點(diǎn)數(shù)量)沒(méi)有限制,而二叉樹(shù)的節(jié)點(diǎn)的大度數(shù)為2
樹(shù)的節(jié)點(diǎn)沒(méi)有左右之分,而二叉樹(shù)的節(jié)點(diǎn)有左右之分
二叉樹(shù)分為完全二叉樹(shù)(complete binary tree)和滿二叉樹(shù)(full binary tree)
滿二叉樹(shù):一棵深度為k且有2^k - 1個(gè)節(jié)點(diǎn)的二叉樹(shù)稱為滿二叉樹(shù)
完全二叉樹(shù):完全二叉樹(shù)是指最后一層左邊是滿的,右邊可能滿也可能不滿,然后其余層都是滿的二叉樹(shù)稱為完全二叉樹(shù)(滿二叉樹(shù)也是一種完全二叉樹(shù))
二叉搜索樹(shù)滿足以下的幾個(gè)性質(zhì):
若任意節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)不空,則左子樹(shù)上所有節(jié)點(diǎn)的值均小于它的根節(jié)點(diǎn)的值;
若任意節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù)不空,則右子樹(shù)上所有節(jié)點(diǎn)的值均大于它的根節(jié)點(diǎn)的值;
任意節(jié)點(diǎn)的左、右子樹(shù)也需要滿足左邊小右邊大的性質(zhì)
我們來(lái)舉個(gè)例子來(lái)深入理解以下
一組數(shù)據(jù):12,4,18,1,8,16,20
由下圖可以看出,左邊的圖滿足了二叉樹(shù)的性質(zhì),它的每個(gè)左子節(jié)點(diǎn)都小于父節(jié)點(diǎn),右子節(jié)點(diǎn)大于其父節(jié)點(diǎn),同時(shí)左子樹(shù)的節(jié)點(diǎn)都小于根節(jié)點(diǎn),右子樹(shù)的節(jié)點(diǎn)都大于根節(jié)點(diǎn)
二叉搜索樹(shù)主要的幾個(gè)操作:
查找(search)
插入(insert)
遍歷(transverse)
通過(guò)下圖,可以知道二叉搜索樹(shù)的節(jié)點(diǎn)通常包含4個(gè)域,數(shù)據(jù)元素,分別指向其左,右節(jié)點(diǎn)的指針和一個(gè)指向父節(jié)點(diǎn)的指針?biāo)鶚?gòu)成,一般把這種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)稱為三叉鏈表。
用代碼初始化一個(gè)二叉搜索樹(shù)的結(jié)點(diǎn):
一個(gè)指向父親節(jié)點(diǎn)的指針 parent
一個(gè)指向左節(jié)點(diǎn)的指針 left
一個(gè)指向右節(jié)點(diǎn)的指針 right
一個(gè)數(shù)據(jù)元素,里面可以是一個(gè)key和value
class BinaryTreeNode { constructor(key, value){ this.parent = null; this.left = null; this.right = null; this.key = key; this.value = value; } }
接著我們?cè)儆么a去初始化一個(gè)二叉搜索樹(shù)
在二叉搜索樹(shù)中我們會(huì)維護(hù)一個(gè)root指針,這個(gè)就相當(dāng)于鏈表中的head指針,在沒(méi)有任何節(jié)點(diǎn)插入的時(shí)候它指向空,在有節(jié)點(diǎn)插入以后它指向根節(jié)點(diǎn)。
class BinarySearchTree { constructor() { this.root = null; } }
static createNode(key, value) { return new BinarySearchTree(key, value); }
看下面這張圖,13是我們要插入的節(jié)點(diǎn),它插入的具體步驟:
跟根節(jié)點(diǎn)12做比較,比12大,所以我們確定了,這個(gè)節(jié)點(diǎn)是往右子樹(shù)插入的
而根節(jié)點(diǎn)的右邊已經(jīng)有節(jié)點(diǎn),那么跟這個(gè)節(jié)點(diǎn)18做比較,結(jié)果小于18所以往18的左節(jié)點(diǎn)找位置
而18的左節(jié)點(diǎn)也已經(jīng)有節(jié)點(diǎn)了,所以繼續(xù)跟這個(gè)節(jié)點(diǎn)做比較,結(jié)果小于16
剛好16的左節(jié)點(diǎn)是空的(left=null),所以13這個(gè)節(jié)點(diǎn)就插入到了16的左節(jié)點(diǎn)
通過(guò)上面的描述,我們來(lái)看看代碼是怎么寫(xiě)的
定義兩個(gè)指針,分別是p和tail,最初都指向root,p是用來(lái)指向要插入的位置的父節(jié)點(diǎn)的指針,而tail是用來(lái)查找插入位置的,所以最后它會(huì)指向null,用上圖舉個(gè)例子,p最后指向了6這個(gè)節(jié)點(diǎn),而tail最后指向了null(tail為null則說(shuō)明已經(jīng)找到了要插入的位置)
循環(huán),tail根據(jù)我們上面分析的一步一步往下找位置插入,如果比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)小就往左找,大則往右找,一直到tail找到一個(gè)空位置也就是null
如果當(dāng)前的root為null,則說(shuō)明當(dāng)前結(jié)構(gòu)中并沒(méi)有節(jié)點(diǎn),所以插入的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)直接為跟節(jié)點(diǎn),即this.root = node
將插入后的節(jié)點(diǎn)的parent指針指向父節(jié)點(diǎn)
insert(node){ let p = this.root; let tail = this.root; // 循環(huán)遍歷,去找到對(duì)應(yīng)的位置 while(tail) { p = tail; // 要插入的節(jié)點(diǎn)key比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)小 if (node.key < tail.key){ tail.left = tail.left; } // 要插入的節(jié)點(diǎn)key比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)大 else { tail.right = tail.right; } } // 沒(méi)有根節(jié)點(diǎn),則直接作為根節(jié)點(diǎn)插入 if(!p) { this.root = node; return; } // p是最后一個(gè)節(jié)點(diǎn),也就是我們要插入的位置的父節(jié)點(diǎn) // 比父節(jié)點(diǎn)大則往右邊插入 if(p.key < node.key){ p.right = node; } // 比父節(jié)點(diǎn)小則往左邊插入 else { p.left = node; } // 指向父節(jié)點(diǎn) node.parent = p; }
查找就很簡(jiǎn)單了,其實(shí)和插入差多,都是去別叫左右節(jié)點(diǎn)的大小,然后往下找
如果root = null, 則二叉樹(shù)中沒(méi)有任何節(jié)點(diǎn),直接return,或者報(bào)個(gè)錯(cuò)什么的。
循環(huán)查找
search(key) { let p = this.root; if(!p) { return; } while(p && p.key !== key){ if(p.key<key){ p = p.right; }else{ p = p.left; } } return p; }
中序遍歷(inorder):先遍歷左節(jié)點(diǎn),再遍歷自己,最后遍歷右節(jié)點(diǎn),輸出的剛好是有序的列表
前序遍歷(preorder):先自己,再遍歷左節(jié)點(diǎn),最后遍歷右節(jié)點(diǎn)
后序遍歷(postorder):先左節(jié)點(diǎn),再右節(jié)點(diǎn),最后自己
最常用的一般是中序遍歷,因?yàn)橹行虮闅v可以得到一個(gè)已經(jīng)排好序的列表,這也是為什么會(huì)用二叉搜索樹(shù)排序的原因
根據(jù)上面對(duì)中序遍歷的解釋,那么代碼就變的很簡(jiǎn)單,就是一個(gè)遞歸的過(guò)程,遞歸停止的條件就是節(jié)點(diǎn)為null
先遍歷左節(jié)點(diǎn)-->yield* this._transverse(node.left)
遍歷自己 --> yield* node
遍歷左節(jié)點(diǎn) --> yield* this._transverse(node.right)
transverse() { return this._transverse(this.root); } *_transverse(node){ if(!node){ return; } yield* this._transverse(node.left); yield node; yield* this._transverse(node.right) }
看上面這張圖,我們簡(jiǎn)化的來(lái)看一下,先訪問(wèn)左節(jié)點(diǎn)4,再自己12,然后右節(jié)點(diǎn)18,這樣輸出的就剛好是一個(gè)12,4,8
補(bǔ)充:這個(gè)地方用了generater,所以返回的一個(gè)迭代器。可以通過(guò)下面這種方式得到一個(gè)有序的數(shù)組,這里的前提就當(dāng)是已經(jīng)有插入的節(jié)點(diǎn)了
const tree = new BinaryTree(); //...中間省略插入過(guò)程 // 這樣就返回了一個(gè)有序的數(shù)組 var arr = [...tree.transverse()].map(item=>item.key);
class BinaryTreeNode { constructor(key, value) { // 指向父節(jié)點(diǎn) this.p = null; // 左節(jié)點(diǎn) this.left = null; // 右節(jié)點(diǎn) this.right = null; // 鍵 this.key = key; // 值 this.value = value; } } class BinaryTree { constructor() { this.root = null; } static createNode(key, value) { return new BinaryTreeNode(key, value); } search(key) { let p = this.root; if (!p) { return; } while (p && p.key !== key) { if (p.key < key) { p = p.right; } else { p = p.left; } } return p; } insert(node) { // 尾指針的父節(jié)點(diǎn)指針 let p = this.root; // 尾指針 let tail = this.root; while (tail) { p = tail; if (node.key < tail.key) { tail = tail.left; } else { tail = tail.right; } } if (!p) { this.root = node; return; } // 插入 if (p.key < node.key) { p.right = node; } else { p.left = node; } node.p = p; } transverse() { return this.__transverse(this.root); } *__transverse(node) { if (!node) { return; } yield* this.__transverse(node.left); yield node; yield* this.__transverse(node.right); } }
二叉查找樹(shù)就講完了哈,其實(shí)這個(gè)和鏈表很像的,還是操作那么幾個(gè)指針,既然叫查找樹(shù)了,它主要還是用來(lái)左一些搜索,還有就是排序了,另外補(bǔ)充一下,二叉查找樹(shù)里找大值和最小值也很方便是不是,如果你大致讀懂了的話。
以上就是關(guān)于JavaScript二叉樹(shù)的詳細(xì)介紹,小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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