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JavaScript数据结构-树
我觉得这社会上,也不差钱好多人,可能好多人也不差权力,但是我觉得能得到这种满足的也不多。 –郭小平<临汾红丝带学校校长>
? 树是计算机科学中经常用到的一种数据结构。树是一种非线性的数据结构,以分层的方式存储数据。是被用来存储具有层级关系或有序的数据,比如文件系统中的文件。
二叉树
二叉树,每个节点最多有两个子树的树结构。二叉树是一种特殊的树,也是一个连通的无环图。
二叉查找树
? 二叉查找树是一种特殊的二叉树,其相对较小的值保存在左节点中,较大的值保存在右节点中。这一特性使其查找效率很高。
实现二叉查找树
? 如果待插入节点小于(大于)当前节点,且当前节点的左(右)节点为null,则将待插入节点插入到当前节点的左(右)节点位置上,结束循环;否则,将当前节点的左(右)节作为当前节点继续下次循环。
/**
* 节点定义
* @param data 数据
* @param left 左子树
* @param right 右子树
* @constructor
*/
function Node(data, left, right) {
this.data = http://www.mamicode.com/data;"hljs-keyword">this.left = left;
this.right = right;
}
Node.prototype.show = function() {
return this.data;
};
/**
* 二叉查找树定义
* @constructor
*/
function BST() {
this.root = null;
}
/**
* 插入节点
* @constructor
*/
BST.prototype.insert = function(data) {
// 待插入节点
var node = new Node(data, null, null);
if(this.root === null) {
this.root = node;
} else {
var currentNode = this.root;
var parent;
while(true) {
parent = currentNode;
// 待插入节点小于当前节点
if(data < currentNode.data) {
// 将其左子树作为当前节点
currentNode = currentNode.left;
if(currentNode === null) {
parent.left = node;
break;
}
}else {
// 将其右子树作为当前节点
currentNode = currentNode.right;
if(currentNode === null) {
parent.right = node;
break;
}
}
}
}
return this; // 支持链式调用
};
- 中序:先访问左子树,再访问根节点,最后访问右字数;以升序访问BST上所有节点;(左==>根==>右)
- 先序:先访问根节点,然后以同样方式访问左子树和右子树;(根==>左==>右)
- 后序:先访问叶子节点,从左子树到右子树,再到根节点。(左==>右==>根)
BST.prototype.order = function(node, type) {
switch (type) {
case "inorder": // 中序
if(node != null) {
/*左==>根==>右*/
this.order(node.left, type);
console.log(node.show());
this.order(node.right, type);
}
break;
case "preorder": // 先序
if(node != null) {
/*根==>左==>右*/
console.log(node.show());
this.order(node.left, type);
this.order(node.right, type);
}
break;
case "postorder": // 后序
if(node != null) {
/*左==>右==>根*/
this.order(node.left, type);
this.order(node.right, type);
console.log(node.show());
}
break;
}
};
测试
var bst = new BST();
bst.insert(32).insert(11).insert(2)
.insert(13).insert(75)
.insert(66).insert(88);
bst.order(bst.root, "inorder"); // 中序
bst.order(bst.root, "preorder"); // 先序
bst.order(bst.root, "postorder"); // 后序
查询最小值和最大值
- 最小值:遍历左子树,直到找到最后一个节点;
- 最大值:遍历右子树,直到找到最后一个节点。
/**
* 获取最小值:左子树的最后一个节点
*/
BST.prototype.getMin = function(node) {
var currentNode = node || this.root;
while(currentNode.left !== null) {
currentNode = currentNode.left;
}
return currentNode;
};
/**
* 获取最小值:右子树的最后一个节点
*/
BST.prototype.getMax = function(node) {
var currentNode = node || this.root;
while(currentNode.right !== null) {
currentNode = currentNode.right;
}
return currentNode;
};
console.log(bst.getMin().data); // 2
console.log(bst.getMax().data); // 88
查找某节点
/**
* 查找某节点
* @param data 数据
*/
BST.prototype.find = function(data) {
var currentNode = this.root;
while(currentNode !== null) {
if(data =http://www.mamicode.com/== currentNode.data) {"hljs-keyword">return currentNode;
}
currentNode = (data < currentNode.data) ?
currentNode.left : currentNode.right;
}
return null;
};
console.log(bst.find(66)); // Node { data: 66, left: null, right: null }
console.log(bst.find(99)); // null
删除节点
- 如果待删除节点为叶子节点,则直接删除它;
- 如果待删除节点只有一个子节点,则直接将待删除节点的父节点指向其子节点;
- 如果待删除节点包含两个子节点,我们选择右子树上的最小值创建一个临时节点,然后复制到待删节点,然后删除最小值节点。
/**
* 移除指定数据节点
* @param data
*/
BST.prototype.remove = function(node, data) {
node = node || this.root;
if(data =http://www.mamicode.com/== null) {
// 待删除节点不存在
return node;
}
if(node.data =http://www.mamicode.com/== data) {"hljs-comment">// 无子节点
if(node.left === null && node.right === null) {
return null;
}
// 只有右节点,无左节点
if(node.left === null) {
return node.right;
}
// 只有左节点,无右节点
if(node.right === null) {
return node.left;
}
// 存在两个节点
var minNode = this.getMin(node.right);
console.log(minNode);
node.data = http://www.mamicode.com/minNode.data;"hljs-keyword">this.remove(node.right, minNode.data);
}else if( node.data > data) {
node.left = this.remove(node.left, data);
}else if( node.data < data){
node.right = this.remove(node.right, data);
}
return node;
};
总结
? 树,在计算机科学中体现的特别多 。如,我们熟悉的DOM树,数据库底层经常用到的B树等等。树能很好的保证字典序,存储词典的空间压缩率高, 能做前缀搜索。抽象地说,基本上有序列的地方就可以应用树,因为树结构即是一种序列索引结构。
JavaScript数据结构-树
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