利用JS实现二叉树遍历算法实例代码

2022-04-15 0 737
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  • 前言
  • 一、二叉树
    • 1.1、遍历二叉树
    • 1.2、用js表示二叉树
    • 1.3、前序遍历算法
    • 1.4、中序遍历算法
    • 1.5、后序遍历算法
    • 1.6、按层遍历算法
  • 二、算法题
    • 1.1、二叉树的最大深度
    • 1.2、二叉树的所有路径
  • 总结

    前言

    在计算机科学中, 树(tree) 是一种广泛使用的抽象数据类型(ADT),是一类非线性数据结构。树在计算机领域得到广泛应用,尤其二叉树最为常用。

    树的相关概念:

    • 结点:每个元素称为结点
    • 树根:根节点
    • 度:一个结点含有的子结点的个数称为该结点的度
    • 叶子节点:度为0的节点

    一、二叉树

    概念:每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树。

    1.1、遍历二叉树

    二叉树有两种遍历深度遍历和广度遍历,其中深度遍历有前序、 中序和后序三种遍历方法。 广度遍历就是层次遍历,按层的顺序一层一层遍历。

    四种遍历的主要思想:

    • 前序:先访问根,然后访问左子树,最后访问右子树,DLR。
    • 中序:先访问左子树,然后访问根,最后访问右子树,LDR。
    • 后序:先后访问左子树,然后访问右子树,最后访问根,LRD。
    • 广度:按层的顺序一层一层遍历。

    例如a+b*(c-d)-e/f,该表达式用二叉树表示:

    利用JS实现二叉树遍历算法实例代码

    对他分别进行遍历:

    • 前序:-+a*b-cd/ef
    • 中序:a+b*c-d-e/f
    • 后序:abcd-*+ef/-
    • 广度:-+/a*efb-cd

    1.2、用js表示二叉树

    我们用js的对象来表示二叉树,对象拥有三个属性,left、value、right,分别是左子树,值和右子树,上面a+b*(c-d)-e/f的例子我们用js可以这样表示。

    var tree = {
        value: '-',
        left: {
            value: '+',
            left: {
                value: 'a'
            },
            right: {
                value: '*',
                left: {
                    value: 'b'
                },
                right: {
                    value: '-',
                    left: {
                        value: 'c'
                    },
                    right: {
                        value: 'd'
                    }
                }
            }
        },
        right: {
            value: '/',
            left: {
                value: 'e'
            },
            right: {
                value: 'd'
            }
        }
    }
    

    1.3、前序遍历算法

    前序:有两种方法,第一种很简单就是直接使用递归的办法。

    function preOrder(treeNode) {
      if(treeNode) {
        console.log(treeNode.value); // 打印出来代表访问这个节点
        preOrder(treeNode.left);
        preOrder(treeNode.right);
      }
    }
    

    算法思路很简单,先遍历根节点,然后递归遍历左子树,左子树遍历结束后,递归右子树。

    第二种非递归遍历

    function preOrder(treeNode) {
      if(treeNode) {
        var stack = [treeNode]; //将二叉树压入栈
        while (stack.length !== 0) {
          treeNode = stack.pop(); // 取栈顶
          document.getElementById('text').appendChild(document.createTextNode(treeNode.value)); // 访问节点
          if(treeNode.right) stack.push(treeNode.right); // 把右子树入栈
          if(treeNode.left) stack.push(treeNode.left); // 把左子树入栈
        }
      }
    }
    

    第二种是使用栈的思想,我们都知道,栈是先进后出的一种数据结构,我们先把根节点入栈,然后取栈顶,访问根节点,分别把右左子树入栈,这边必须右边先入栈,因为我们是要先从左边开始访问的,所以右子树先入栈,然后就循环取出栈,直到栈空。

    1.4、中序遍历算法

    中序递归算法:

    function InOrder(treeNode) {
        if(treeNode) {
            InOrder(treeNode.left);
            document.getElementById('text').appendChild(document.createTextNode(treeNode.value));
            InOrder(treeNode.right);
        }
    }
    

    和前序递归算法同样的思路,只是访问节点位置不同

    第二种:

    function InOrder(node) {
      if(node) {
        var stack = [];             // 建空栈
        //如果栈不为空或结点不为空,则循环遍历
        while (stack.length !== 0 || node) { 
          if (node) {               //如果结点不为空
              stack.push(node);     //将结点压入栈
              node = node.left;     //将左子树作为当前结点
          } else {                  //左子树为空,即没有左子树的情况
              node = stack.pop();   //将结点取出来
              document.getElementById('text').appendChild(document.createTextNode(node.value));
              node = node.right;    //将右结点作为当前结点
          }
        }
      }
    }
    

    非递归中序算法的思想就是,把当前节点入栈,然后遍历左子树,如果左子树存在就一直入栈,直到左子树为空,访问但前节点,然后让右子树入栈。

    1.5、后序遍历算法

    第一种:递归遍历算法

    function postOrder(node) {
        if (node) { //判断二叉树是否为空
            postOrder(node.left); //递归遍历左子树
            postOrder(node.right); //递归遍历右子树
            document.getElementById('text').appendChild(document.createTextNode(node.value));
        }
    }
    

    第二种:非递归遍历算法

    function postOrder(node) {
        if (node) { //判断二叉树是否为空
            var stack = [node]; //将二叉树压入栈
            var tmp = null; //定义缓存变量
            while (stack.length !== 0) { //如果栈不为空,则循环遍历
                tmp = stack[stack.length - 1]; //将栈顶的值保存在tmp中
                if (tmp.left && node !== tmp.left && node !== tmp.right) { //如果存在左子树,node !== tmp.left && node !== tmp.righ 是为了避免重复将左右子树入栈
                    stack.push(tmp.left);   //将左子树结点压入栈
                } else if (tmp.right && node !== tmp.right) { //如果结点存在右子树
                    stack.push(tmp.right);  //将右子树压入栈中
                } else {
                    document.getElementById('text').appendChild(document.createTextNode(stack.pop().value));
                    node = tmp;
                }
            }
        }
    }
    

    这里使用了一个tmp变量来记录上一次出栈、入栈的结点。思路是先把根结点和左树推入栈,然后取出左树,再推入右树,取出,最后取根结点。

    下面是用这个算法遍历前面那个二叉树的过程

            stack       tmp         node        打印
    初始 :  –          null         –
    第1轮:  -+          –           –
    第2轮:  -+a         +           –
    第3轮:  -+          a           a            a
    第4轮:  -+*         +           a 
    第5轮:  -+*b        *           a 
    第6轮:  -+*         b           b            b
    第7轮:  -+*-        *           b
    第8轮:  -+*-c       –           b
    第9轮:  -+*-        c           c            c
    第10轮: -+*-d       –           c
    第11轮: -+*-        d           d            d
    第12轮: -+*         –           –            –
    第13轮: -+          *           *            *
    第14轮: –           +           +            +
    第15轮: -/          –           +           
    第16轮: -/e         /           +
    第17轮: -/          e           e            e
    第18轮: -/f         /           e           
    第19轮: -/          f           f            f
    第20轮: –           /           /            /
    第21轮:             –           –            –

    结果:abcd-*+ef/-

    1.6、按层遍历算法

    function breadthTraversal(node) {
        if (node) {                             //判断二叉树是否为空
            var que = [node];                   //将二叉树放入队列
            while (que.length !== 0) {          //判断队列是否为空
                node = que.shift();             //从队列中取出一个结点
                document.getElementById('text').appendChild(document.createTextNode(node.value));   //将取出结点的值保存到数组
                if (node.left) que.push(node.left);   //如果存在左子树,将左子树放入队列
                if (node.right) que.push(node.right); //如果存在右子树,将右子树放入队列
            }
        }
    }
    

    使用数组模拟队列,首先将根结点归入队列。当队列不为空时,执行循环:取出队列的一个结点,如果该节点有左子树,则将该节点的左子树存入队列;如果该节点有右子树,则将该节点的右子树存入队列。

    二、算法题

    1.1、二叉树的最大深度

    给定一个二叉树,找出其最大深度。

    二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

    比如下面这个二叉树,返回深度3。

        3
       / \
      9  20
        /  \
       15   7

    const tree = {
        value: 3,
        left: {
            value: 9
        },
        right: {
            value: 20,
            left: { value: 15 },
            right: { value: 9 }
        }
    }

    递归算法:递归算法的思路很简单,先拿到左子树最深层,再拿到右子树最深层,取他们最大值就是树的深度。

    var maxDepth = function(root) {
      if (!root) {
        return 0;
      }
      const leftDeep = maxDepth(root.left) + 1;
      const rightDeep = maxDepth(root.right) + 1;
      return Math.max(leftDeep, rightDeep);
    };
    /*
    maxDepth(root) = maxDepth(root.left) + 1  = 2
    maxDepth(root.left) = maxDepth(root.left.left) + 1 = 1
    maxDepth(root.left.left) = 0;
    
    maxDepth(root) = maxDepth(root.right) + 1 = 3
    maxDepth(root.right) = maxDepth(root.right.right) + 1 = 2
    maxDepth(root.right.right) = maxDepth(root.right.right.right) + 1 = 1
    maxDepth(root.right.right.right) = 0
    */
    

    1.2、二叉树的所有路径

    给定一个二叉树,返回所有从根节点到叶子节点的路径。

    比如:

        3
       / \
      9  20
        /  \
       15   7
     
    返回:[‘3->9’, ‘3->20->15’, ‘3->20->7’]

    使用递归的方法:

    var binaryTreePaths = function(root) {
      if (!root) return [];
      const res = [];
      function dfs(curNode, curPath) {
        if(!curNode.left && !curNode.right) {
          res.push(curPath);
        }
        if(curNode.left) {
          dfs(curNode.left, `${curPath}->${curNode.left.value}`)
        }
        if(curNode.right) {
          dfs(curNode.right, `${curPath}->${curNode.right.value}`)
        }
      }
      dfs(root, `${root.value}`);
      return res;
    };
    

    总结

    到此这篇关于利用JS实现二叉树遍历算法的文章就介绍到这了,更多相关JS二叉树遍历算法内容请搜索NICE源码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NICE源码!

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