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JavaScript二叉树及各种遍历算法详情

作者:​ 一碗周​

这篇文章主要介绍了JavaScript二叉树及各种遍历算法详情,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下

前言:

上一篇文章中介绍了树的概念、深度优先遍历和广度优先遍历,这篇文章我们来学习一个特殊的树——二叉树。

什么是二叉树

二叉树是每个节点最多只能有两个子节点的树,如下图所示:

一个二叉树具有以下几个特质:

满二叉树

如果在一个二叉树中,除了叶子节点,其余的节点的每个度都是2,则说明该二叉树是一个满二叉树

如下图所示:

满二叉树除了满足普通二叉树特质,还具有如下几个特质:

完全二叉树

如果一个二叉树去掉最后一次层是满二叉树,且最后一次的节点是依次从左到右分布的,则这个二叉树是一个完全二叉树,

如下图所示:

二叉树的存储

存储二叉树的常见方式分为两种,一种是使用数组存储,另一种使用链表存储。

数组存储

使用数组存储二叉树,如果遇到完全二叉树,存储顺序从上到下,从左到右,如下图所示:

如果是一个非完全二叉树,如下图所示:

需要先将其转换为完全二叉树,然后在进行存储,如下图所示:

可以很明显的看到存储空间的浪费。

链表存储

使用链表存储通常将二叉树中的分为3个部分,如下图:

这三个部分依次是左子树的引用,该节点包含的数据,右子树的引用,存储方式如下图所示:

与二叉树相关的算法

以下算法中遍历用到的树如下

// tree.js
const bt = {
  val: 'A',
  left: {
    val: 'B',
    left: { val: 'D', left: null, right: null },
    right: { val: 'E', left: null, right: null },
  },
  right: {
    val: 'C',
    left: {
      val: 'F',
      left: { val: 'H', left: null, right: null },
      right: { val: 'I', left: null, right: null },
    },
    right: { val: 'G', left: null, right: null },
  },
}
module.exports = bt

深度优先遍历

二叉树的深度优先遍历与树的深度优先遍历思路一致,思路如下:

实现代码如下:

const bt = {
  val: 'A',
  left: {
    val: 'B',
    left: { val: 'D', left: null, right: null },
    right: { val: 'E', left: null, right: null },
  },
  right: {
    val: 'C',
    left: {
      val: 'F',
      left: { val: 'H', left: null, right: null },
      right: { val: 'I', left: null, right: null },
    },
    right: { val: 'G', left: null, right: null },
  },
}

function dfs(root) {
  if (!root) return
  console.log(root.val)
  root.left && dfs(root.left)
  root.right && dfs(root.right) 
}
dfs(bt)
/** 结果
A B D E C F H I G
*/

广度优先遍历

实现思路如下:

实现代码如下:

function bfs(root) {
  if (!root) return
  const queue = [root]
  while (queue.length) {
    const node = queue.shift()
    console.log(node.val)
    node.left && queue.push(node.left)
    node.right && queue.push(node.right)
  }
}
bfs(bt)
/** 结果
A B C D E F G H I
 */

先序遍历

二叉树的先序遍历实现思想如下:

如下图所示:

递归方式实现如下:

const bt = require('./tree')

function preorder(root) {
  if (!root) return
  console.log(root.val)
  preorder(root.left)
  preorder(root.right)
}
preorder(bt)
/** 结果
A B D E C F H I G
*/

迭代方式实现如下:

// 非递归版
function preorder(root) {
  if (!root) return
  // 定义一个栈,用于存储数据
  const stack = [root]
  while (stack.length) {
    const node = stack.pop()
    console.log(node.val)
    /* 由于栈存在先入后出的特性,所以需要先入右子树才能保证先出左子树 */
    node.right && stack.push(node.right)
    node.left && stack.push(node.left)
  }
}
preorder(bt)
/** 结果
A B D E C F H I G
*/

中序遍历

二叉树的中序遍历实现思想如下:

如下图所示:

递归方式实现如下:

const bt = require('./tree')

// 递归版
function inorder(root) {
  if (!root) return
  inorder(root.left)
  console.log(root.val)
  inorder(root.right)
}
inorder(bt)

/** 结果
D B E A H F I C G
*/

迭代方式实现如下:

// 非递归版
function inorder(root) {
  if (!root) return
  const stack = []
  // 定义一个指针
  let p = root
  // 如果栈中有数据或者p不是null,则继续遍历
  while (stack.length || p) {
    // 如果p存在则一致将p入栈并移动指针
    while (p) {
      // 将 p 入栈,并以移动指针
      stack.push(p)
      p = p.left
    }

    const node = stack.pop()
    console.log(node.val)
    p = node.right
  }
}
inorder(bt)
/** 结果
D B E A H F I C G
*/

后序遍历

二叉树的后序遍历实现思想如下:

如下图所示:

递归方式实现如下:

const bt = require('./tree')

// 递归版
function postorder(root) {
  if (!root) return
  postorder(root.left)
  postorder(root.right)
  console.log(root.val)
}
postorder(bt)
/** 结果
D E B H I F G C A
*/

迭代方式实现如下:

// 非递归版
function postorder(root) {
  if (!root) return
  const outputStack = []
  const stack = [root]
  while (stack.length) {
    const node = stack.pop()
    outputStack.push(node)
    // 这里先入left需要保证left后出,在stack中后出,就是在outputStack栈中先出
    node.left && stack.push(node.left)
    node.right && stack.push(node.right)
  }
  while (outputStack.length) {
    const node = outputStack.pop()
    console.log(node.val)
  }
}
postorder(bt)
/** 结果
D E B H I F G C A
*/

到此这篇关于JavaScript二叉树及各种遍历算法详情的文章就介绍到这了,更多相关JavaScript二叉树内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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