js二叉树的遍历算法

时间: 2018-11-28阅读: 1457标签: 算法

二叉树的概念

二叉树是非常重要的数据结构,其中一棵树最上面的点称为根节点,如果一个节点下面连接多个节点,那么该节点称为父节点,下面的节点称为子节点,二叉树的每一个节点最多有2个子节点,一个节点子节点的个数称为度,二叉树每个节点的度只能是0,1,2中的一个,度为0的节点称为叶节点。


js二叉树的实现

js实现二叉树数据结构, 完成遍历、查找最大/小值、查找特定值以及删除节点的操作。  

//定义节点
class Node {
    constructor(data){
        this.root = this;
        this.data = data;
        this.left = null;
        this.right = null
    }
}
//创建二叉搜索树(BST))
class BinarySearchTree {
    constructor(){
    this.root = null
    }
    //插入节点
    insert(data){
        const newNode = new Node(data);
        const insertNode = (node,newNode) => {
            if (newNode.data < node.data){
                if(node.left === null){
                    node.left = newNode
                }else {
                    insertNode(node.left,newNode)
                }
            }else {
                if(node.right === null){
                    node.right = newNode
                }else{
                    insertNode(node.right,newNode)
                }

            }
        };
        if(!this.root){
            this.root = newNode
        }else {
            insertNode(this.root,newNode)

        }
    }
    //中序遍历
    inOrder(){
        let backs = [];
        const inOrderNode = (node,callback) => {
            if(node !== null){
                inOrderNode(node.left,callback);
                backs.push(callback(node.data));
                inOrderNode(node.right,callback)
            }
        };
        inOrderNode(this.root,callback);
        function callback(v){
            return v
        }
        return backs
    }
    //前序遍历
    preOrder(){
        let backs = [];
        const preOrderNode = (node,callback) => {
            if(node !== null){
                backs.push(callback(node.data));
                preOrderNode(node.left,callback);
                preOrderNode(node.right,callback)
            }
        };
        preOrderNode(this.root,callback);
        function callback(v){
            return v
        }
        return backs
    }
    //后序遍历
    postOrder(){
        let backs = [];
        const postOrderNode = (node,callback) => {
            if(node !== null){
                postOrderNode(node.left,callback);
                postOrderNode(node.right,callback);
                backs.push(callback(node.data))
            }
        };
        postOrderNode(this.root,callback);
        function callback(v){
            return v
        }
        return backs
    }
    //查找最小值
    getMin(node){
        const minNode = node => {
            return node? (node.left? minNode(node.left):node):null
        };
        return minNode( node || this.root)
    }
    //查找最大值
    getMax(node){
        const minNode = node => {
            return node? (node.right? minNode(node.right):node):null
        };
        return minNode(node || this.root)
    }
    //查找特定值
    find(data){
        const findNode = (node,data) => {
            if(node===null) return false;
            if(node.data===data) return node;
            return findNode((data < node.data)? node.left: node.right,data)
        };
        return findNode(this.root,data)

    }
    //删除节点
    remove(data){
        const removeNode = (node,data) => {
            if(node === null) return null;
            if(node.data === data){
                if(node.left === null && node.right === null) return null;
                if(node.left === null) return node.right;
                if(node.right === null) return node.left;
                if(node.left !==null && node.right !==null){
                let _node = this.getMin(node.right);
                node.data = _node.data;
                node.right = removeNode(node.right,data);
                return node
                }
            } else if(data < node.data){
                node.left=removeNode(node.left,data);
                return node
            } else {
                node.right=removeNode(node.right,data);
                return node
            }
        };
        return removeNode(this.root,data)
    }
}
 //创建BST
const tree = new BinarySearchTree();
tree.insert(11);
tree.insert(7);
tree.insert(5);
tree.insert(3);
tree.insert(9);
tree.insert(8);
tree.insert(10);
tree.insert(13);
tree.insert(12);
tree.insert(14);
tree.insert(20);
tree.insert(18);
tree.insert(25);
console.log(tree);
console.log(tree.root);
//中序遍历BST
console.log(tree.inOrder());
//前序遍历BST
console.log(tree.preOrder());
//后序遍历BST
console.log(tree.postOrder());
//搜索最小值
console.log(tree.getMin());
//搜索最大值
console.log(tree.getMax());
//查找特定值
console.log(tree.find(2));
console.log(tree.find(3));
console.log(tree.find(20));
//删除节点,返回新的二叉树,不改变原来的二叉树
console.log(tree.remove(11));
a=tree.remove(11);
console.log(a.root);
console.log(tree);


站长推荐

1.云服务推荐: 国内主流云服务商,各类云产品的最新活动,优惠券领取。地址:阿里云腾讯云华为云

2.广告联盟: 整理了目前主流的广告联盟平台,如果你有流量,可以作为参考选择适合你的平台点击进入

链接: http://www.fly63.com/article/detial/1440

关闭

Js队列的实现与应用

队列与栈不同,它遵从先进先出(FIFO——First In First Out)原则,新添加的元素排在队列的尾部,元素只能从队列头部移除。

Js算法模式:动态规划和贪心算法

动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的优化算法。下面有一些用动态规划来解决实际问题的算法:给定一组硬币的面额,以及要找零的钱数,计算出符合找零钱数的最少硬币数量。

js二分查找算法

二分查找高效的前提是数据结构是有序的。就好比猜1~100之间的数,先猜50,如果太大了就猜25,如果太小了就猜75.每一次都猜最大值和最小值的中间点.

js之反转整数算法

将一个整数中的数字进行颠倒,当颠倒后的整数溢出时,返回 0 ;当尾数为0时候需要进行舍去。解法:转字符串 再转数组进行操作,看到有人用四则运算+遍历反转整数。

简单理解梯度下降算法及js实现

看了很多文章,梯度下降算法描述都比较艰涩难懂,比如说: 目标函数f(θ)关于参数θ的梯度将是损失函数(loss function)上升最快的方向。然后会推导出下面这个公式。

js算法_奇偶分割数组

分割一个整数数组,使得奇数在前偶数在后。 比如:给定 [1, 2, 3, 4],返回 [1, 3, 2, 4]。思路分析:排序好的数组:找到奇数进行操作。乱序的数组:使用sort方法进行排序+提取奇数

js字典对象_js实现字典Dictionary类操作

字典(Dictionary)是一种以 键-值对 形式存储数据的数据结构 ,其实对于javascript来说,字典类(Dictionary)的基础是Array类,js中的Array既是一个数组,同时也是一个字典。字典(Dictionary)类的基础是 Array 类。同之前的我们所看到的数据结构一样,字典类也应该有添加、删除、清空等操作。

js求数组中的最大差值的方法总汇

有一个无序整型数组,如何求出这个数组中最大差值。(例如:无序数组1, 3, 63, 44最大差值是 63-1=62)。实现原理:遍历一次数组,找到最大值和最小值,返回差值

js算法实现_二维数组中的查找

在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数

Leetcode 242 有效的字母异位词的三种解法

题目描述:给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。这个题目比较简单,属于一眼看过去就有思路的那种。我用了三种解法,你也尝试一些别的方法, 拓宽思路。

点击更多...

内容以共享、参考、研究为目的,不存在任何商业目的。其版权属原作者所有,如有侵权或违规,请与小编联系!情况属实本人将予以删除!