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JavaScript数据结构——树


文章目录

  • ​​二叉树​​
  • ​​二叉搜索树​​
  • ​​insert()​​
  • ​​树的遍历​​
  • ​​中序​​
  • ​​先序​​
  • ​​后序​​
  • ​​最小节点​​
  • ​​最大节点​​
  • ​​搜索指定值​​


一个树结构含有父子关系的节点,除了根节点外,每一个节点都一个父节点和0个或者多个子节点。如下图:


JavaScript数据结构——树_子节点


根节点也是可以有多个子节点的。

二叉树

二叉树中的节点最多只能有两个子节点,左侧节点和右侧节点。

二叉搜索树

左侧节点存储的值必须比父节点小,右侧节点存储的值必须比父节点大。

现在以二叉树为例,分析一下节点的信息,节点包含了存储值、指向左右两个子节点的left和right属性。如图:

JavaScript数据结构——树_子节点_02


root是根节点,存储值为4,含有左右两个节点。

声明一个Node类来表示节点信息:

class Node {
constructor(key) {
this.key = key; // 节点值
this.left = null; //左侧节点引用
this.right = null; // 右侧节点引用
}
}

声明一个方法来比较节点值,判断元素存储到左侧节点还是右侧节点。

const Compare = {
LESS_THAN: -1,
BIGGER_THAN: 1,
EQUALS: 0
};

function defaultCompare(a,) {
if (a === b) {
return Compare.EQUALS;
}
return a < b ? Compare.LESS_THAN : Compare.BIGGER_THAN;
}

声明树的框架:

class BinarySearchTree {
constructor(compareFn =) {
this.compareFn = compareFn;
this.root = null; //根节点
}
insertNode(node,) {

}
insert(key) {

}
search(key) {}

// 通过中序遍历所有节点
inOrderTraverse() {}

// 通过后序遍历所有节点
postOrderTraverse() {}

min() {}
max() {}
remove(key) {}
}

insert()

将节点添加到根节点之下,并且是插入正确位置。先判断根节点是否为空,若是,那么该节点为树的根节点;反之,该节点作为子节点插入树中。

那么作为子节点,如何插入正确位置呢?这就是insertNode方法的作用了:

insertNode(node,) {
// 当前节点key和父节点key比较,当前key小于父节点的key,那么该节点放在父节点的左侧
if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.LESS_THAN) {
if (node.left == null) {
node.left = new Node(key);
} else {
this.insertNode(node.left, key)
}
} else if (node.right == null) {
node.right = new Node(key);
} else {
this.insertNode(node.right, key)
}
}

这里面用到递归,当前节点已经拥有左侧节点了,那么就需要继续查找到树的下一层比较。如下图:

JavaScript数据结构——树_子节点_03


现在需要添加一个节点,key为7:7<32,节点归到左侧节点,找到树的下一层比较;

7<12,节点归到左侧节点,找到树的下一层作比较;

7<11,节点归到则侧节点,这一层的节点,也就是key为11的节点,它的左侧子节点为null,那么当前需要添加的新节点作为该节点的左侧子节点。如下图:

JavaScript数据结构——树_数据结构_04

树的遍历

访问树上所有节点的方式:中序、先序和后序

中序

从最小到最大的顺序访问所有几点。

// 通过中序遍历所有节点
inOrderTraverse(callback) {
this.inOrderTraverseNode(this.root,callback)
}
inOrderTraverseNode(node,) {
if (node != null) {
this.inOrderTraverseNode(node.left, callback);
callback(node.key);

this.inOrderTraverseNode(node.right, callback)
}
}

调用:

tree.inOrderTraverse((value)=>{
console.log("遍历树",value)
})

最后的访问排序:

JavaScript数据结构——树_子节点_05

先序

以优先于后代节点的顺序访问所有节点:先访本身,然后访问左侧节点,最后访问右侧节点。

preOrderTraverse(callback) {
this.preOrderTraverseNode(this.root,callback)
}
preOrderTraverseNode(node,callback){
if(node != null){
callback(node.key);
this.preOrderTraverseNode(node.left,callback);
this.preOrderTraverseNode(node.right,callback)
}
}

访问:

tree.preOrderTraverse((value)=>{
console.log("先序遍历",value)
})

最后访问:

JavaScript数据结构——树_数据结构_06

后序

先访问节点的后代节点,在访问节点本身:

// 后序遍历
postOrderTraverse(callback) {
this.postOrderTraverseNode(this.root, callback)
}
postOrderTraverseNode(node,) {
if (node != null) {
this.postOrderTraverseNode(node.left, callback);
this.postOrderTraverseNode(node.right, callback);
callback(node.key)
}
}

调用:

tree.postOrderTraverse((value) => {
console.log("后序遍历", value)
})

JavaScript数据结构——树_前端_07

最小节点

在二叉树中,最小节点只能存在左侧节点:

min() {
return this.minNode(this.root)
}
minNode(node){
let current = node;
while(current != null && current.left !=null){
current = current.left
}

return current
}

console.log("最小节点",tree.min()); // 最小节点 Node { key: 7, left: null, right: null }

最大节点

最大节点存储在右侧节点:

max() {
return this.maxNode(this.root)
}
maxNode(node){
let current = node;
while(current != null && current.right !=null){
current = current.right
}

return current
}

console.log("最大节点",tree.max()); // 最大节点 Node { key: 37, left: null, right: null }

搜索指定值

search(key) {
return this.searchNode(this.root,key);
}
searchNode(node,key){
if(node==null) return false;
if(this.compareFn(key,node.key)===Compare.LESS_THAN){
return this.searchNode(node.left,key)
}else if(this.compareFn(key,node.key)===Compare.BIGGER_THAN){
return this.searchNode(node.right,key);
}else{
return true
}
}

完整代码:

/**
* 树:分层数据的抽象模型
*/
const Compare = {
LESS_THAN: -1,
BIGGER_THAN: 1,
EQUALS: 0
};

function defaultCompare(a,) {
if (a === b) {
return Compare.EQUALS;
}
return a < b ? Compare.LESS_THAN : Compare.BIGGER_THAN;
}
class Node {
constructor(key) {
this.key = key; // 节点值
this.left = null; //左侧节点引用
this.right = null; // 右侧节点引用
}
}


class BinarySearchTree {
constructor(compareFn =) {
this.compareFn = compareFn;
this.root = null; //根节点
}
insertNode(node,) {
// 当前节点key和父节点key比较,当前key小于父节点的key,那么该节点放在父节点的左侧
if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.LESS_THAN) {
if (node.left == null) {
node.left = new Node(key);
} else {
this.insertNode(node.left, key)
}
} else if (node.right == null) {
node.right = new Node(key);
} else {
this.insertNode(node.right, key)
}
}
insert(key) {
if (this.root == null) {
this.root = new Node(key)
} else {
this.insertNode(this.root, key)
}
}
search(key) {
return this.searchNode(this.root, key);
}
searchNode(node,) {
if (node == null) return false;
if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.LESS_THAN) {
return this.searchNode(node.left, key)
} else if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.BIGGER_THAN) {
return this.searchNode(node.right, key);
} else {
return true
}
}

// 通过中序遍历所有节点
inOrderTraverse(callback) {
this.inOrderTraverseNode(this.root, callback)
}
inOrderTraverseNode(node,) {
if (node != null) {
this.inOrderTraverseNode(node.left, callback);
callback(node.key);

this.inOrderTraverseNode(node.right, callback)
}
}

// 通先序序遍历所有节点
preOrderTraverse(callback) {
this.preOrderTraverseNode(this.root, callback)
}
preOrderTraverseNode(node,) {
if (node != null) {
callback(node.key);
this.preOrderTraverseNode(node.left, callback);
this.preOrderTraverseNode(node.right, callback)
}
}

// 后序遍历
postOrderTraverse(callback) {
this.postOrderTraverseNode(this.root, callback)
}
postOrderTraverseNode(node,) {
if (node != null) {
this.postOrderTraverseNode(node.left, callback);
this.postOrderTraverseNode(node.right, callback);
callback(node.key)
}
}
min() {
return this.minNode(this.root)
}
minNode(node) {
let current = node;
while (current != null && current.left != null) {
current = current.left
}

return current
}
max() {
return this.maxNode(this.root)
}
maxNode(node) {
let current = node;
while (current != null && current.right != null) {
current = current.right
}

return current
}
remove(key) {
return this.removeNode(this.root, key)
}
removeNode(node,) {
if (node == null) return null;
if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.LESS_THAN) {
node.left = this.removeNode(node.left, key);
return node;
} else if (this.compareFn(key, node.right) === Compare.BIGGER_THAN) {
node.right = this.removeNode(node.right, key);
return node;
} else {
if (node.left == null && node.right == null) {
node = null;
return node;
}

if(node.left==null){
node = node.right;
return node;
}

if(node.right == null){
node = node.left;
return node
}

const aux = this.minNode(node.right)
node.key = aux.key;
node.right = this.removeNode(node.right,aux.key);
return node;
}
}
}


const tree = new BinarySearchTree();

tree.insert(32);
tree.insert(12);
tree.insert(11);
tree.insert(23);
tree.insert(7);
tree.insert(36);
tree.insert(32);
tree.insert(37);


console.log("树", tree)
console.log('\n')
tree.inOrderTraverse((value) => {
console.log("中序遍历树", value)
})
console.log('\n')
tree.preOrderTraverse((value) => {
console.log("先序遍历", value)
})

console.log('\n')
tree.postOrderTraverse((value) => {
console.log("后序遍历", value)
})
console.log('\n')
console.log("最小节点", tree.min())

console.log('\n')
console.log("最大节点", tree.max())
console.log('\n')
console.log("搜索", tree.search(11))
console.log('\n')
console.log("删除", tree.remove(7))```


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