javascript数据结构与算法-- 二叉树
2015-03-23 21:22 龙恩0707 阅读(12425) 评论(10) 编辑 收藏 举报javascript数据结构与算法-- 二叉树
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,以分成的方式存储数据,树被用来存储具有层级关系的数据,比如文件系统的文件,树还被用来存储有序列表。我们要研究的是二叉树,在二叉树上查找元素非常快,为二叉树添加元素或者删除元素,也是非常快的。
树的基本结构示意图如下:
我们现在最主要的是要来学习二叉树,二叉树是一种特殊的树,它的特征是 子节点个数不超过2个。如下图就是二叉树的基本结构示意图如下:
二叉树是一种特殊的树,相对较少的值保存在左节点上,较大的值保存在右节点中。这一特性使得查找的效率非常高,对于数值型和非数值型的数据,比如单词和字符串都是一样。
下面我们来学习插入节点的操作吧!
1. 二叉树是由节点组成的,所以我们需要定义一个对象node,可以保存数据,也可以保存其他节点的链接(left 和 right),show()方法用来显示保存在节点中的数据。Node代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; }
插入节点分析如下:
代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } 初始代码如下: var nums = new BST(); nums.insert(23); nums.insert(45); nums.insert(16); nums.insert(37); nums.insert(3); nums.insert(99); nums.insert(22);
示意图如下:
1. 执行insert(23)时候,由于根节点== null 所以 根节点为23.
2. 执行insert(45)的时候,根节点不等于null,因此进入while语句;由于45 > 大于根节点23 所以就进入else语句,当前current的值如下图:
当执行 current = current.right; 这句代码时候,当前current值变为null了,然后进行if判断代码如下:
if(current == null) { parent.right = n; break; }
所以45为根节点的右节点了。跳出循环语句;
3. 执行insert(16)的时候,根节点不等于null,因此进入while语句,由于16 < 小于根节点23,所以就进入if语句,那么当前的current值如下:
当执行到 current = current.left; 的时候,current的值就变为null,所以接着往下执行代码:
if(current == null) { parent.left = n; break; }
就把当前的节点16插入到根节点的左节点上。
4. 接着执行 insert(37) 的时候,根节点不等于null,因此进入else语句中的while语句,由于37 大于根节点23,所以就进入while语句中的else语句,当前的current值为:
当执行current = current.right;这句代码的时候,那么当前current = 45的那个节点(如上图所示);当再执行下面的代码:
if(current == null) { parent.right = n; break; }
那么current != null 所以接着进入下一次while循环,执行这句代码后;parent = current;
那么parent = 45的那个节点了,current值如下所示:
接着进入if语句判断,由于当前的根节点是45,所以37 小于根节点 45了,所以就进入if语句代码如下:
if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }
Current = current.left 因此current = null; 继续执行上面的if语句判断是否为null的时候,因此就把37放入根节点为45的左节点上了。
5. 直接执行insert(3); 的时候,根节点不为空,所以就进入else语句的while语句中,由于当前的data = 3,所以执行如下if判断代码:
if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }
插入的节点值3 小于 根节点23,进入if语句里面执行,但是当前的current值如下:
所以当执行 current = current.left 的时候,那么current = 16的那个节点了,如下所示:
因此current 不等于null,所以就执行到下一次while循环,继续进入while中的if判断,由于当前的根节点是16,所以也就进入了if里面的代码去执行,在执行这句代码后:
current = current.left; 由上图可知:current = null;current就等于null了;再执行代码如下:
if(current == null) { parent.left = n; break; }
就把节点3 插入到当前的根节点为16的左节点了。
6. 执行insert(99)的时候;当前的根节点23 小于 99,那么就进入else语句了,那么current值就等于如下:
当执行 current = current.right; 的时候 ,那么current 就等于如下:
再接着执行代码:
if(current == null) { parent.right = n; break; }
如上图所示,current并不等于null,所以执行下一次while循环,继续进入while中的else语句,那么当前的current值如下:
当执行current = current.right;这句代码的时候,那么current 就等于 null了,所以执行if语句代码如下:
if(current == null) { parent.right = n; break; }
就把99节点插入到当前的根节点为45节点的右节点了。
7. 执行 insert(22);的时候,由于根节点为23,所以节点22 小于 23,所以进入while中的if语句里面了,那么当前current值如下:
当执行 current = current.left; 的时候,那么current值变为如下所示:
所以执行 if语句代码如下:
if(current == null) { parent.left = n; break; }
不等于null,所以斤进入while下一次循环,由于当前的根节点16 小于插入的节点22 ,所以就进入else语句了,那么当前的current值如下:
再执行这句代码 current = current.right; 那么current就等于null了;因此就把节点22插入到根节点为16上面的右节点上了;
以上是插入节点的整个流程!
二:遍历二叉查找树;
遍历二叉树的方法有三种,中序,先序和后序。
1. 中序;
如下图所示:
中序遍历使用递归的方式实现,该方法需要以升序访问树中的所有节点,先访问左子树,再访问根节点,最后访问右子树。
代码如下:
// 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } }
代码分析如下:
JS所有代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } // 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } } 代码初始化如下: var nums = new BST(); nums.insert(23); nums.insert(45); nums.insert(16); nums.insert(37); nums.insert(3); nums.insert(99); nums.insert(22); inOrder(nums.root);
2. 先序:先序遍历先访问根节点,然后以同样方式访问左子树和右子树。如下图所示:
代码如下:
// 先序遍历 function preOrder(node) { if(!(node == null)) { console.log(node.show()); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } }
JS所有代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } // 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } } // 先序遍历 function preOrder(node) { if(!(node == null)) { console.log(node.show()); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } 初始化代码如下: var nums = new BST(); nums.insert(23); nums.insert(45); nums.insert(16); nums.insert(37); nums.insert(3); nums.insert(99); nums.insert(22); console.log("--------------"); preOrder(nums.root);
先序遍历打印如下:
3. 后序:后序遍历先访问叶子节点,从左子树到右子树,再到根节点,如下所示:
JS代码如下:
// 后序遍历 function postOrder(node) { if(!(node == null)) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log("后序遍历"+node.show()); } }
所有的JS代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } // 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } } // 先序遍历 function preOrder(node) { if(!(node == null)) { console.log(node.show()); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } // 后序遍历 function postOrder(node) { if(!(node == null)) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log("后序遍历"+node.show()); } } 页面初始化如下: var nums = new BST(); nums.insert(23); nums.insert(45); nums.insert(16); nums.insert(37); nums.insert(3); nums.insert(99); nums.insert(22); console.log("--------------"); postOrder(nums.root);
打印如下:
在二叉查找树上进行查找
查找二叉树上的最小值与最大值非常简单,因为较小的值总是在左子节点上,在二叉树上查找最小值,只需要遍历左子树,直到找到最后一个节点。
1. 二叉树查找最小值
代码如下:
// 二叉树查找最小值 function getMin(){ var current = this.root; while(!(current.left == null)) { current = current.left; } return current.data; }
所有JS代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; this.getMin = getMin; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } // 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } } // 先序遍历 function preOrder(node) { if(!(node == null)) { console.log(node.show()); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } // 后序遍历 function postOrder(node) { if(!(node == null)) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log("后序遍历"+node.show()); } } // 二叉树查找最小值 function getMin(){ var current = this.root; while(!(current.left == null)) { current = current.left; } return current.data; } 测试代码初始化如下: var nums = new BST(); nums.insert(23); nums.insert(45); nums.insert(16); nums.insert(37); nums.insert(3); nums.insert(99); nums.insert(22); var min = nums.getMin(); console.log(min); // 打印出3
代码分析如下:
1 当执行到getMin()方法内的 var current = this.root的时候,当前的this.root的值为如下:
因此进入while内的循环,执行到代码:
current = current.left,current.left值如下:
赋值给current,因此current等于上面的节点。接着继续循环遍历while,执行到代码 current = current.left , current.left值变成如下:
然后值赋值给current。再继续遍历,进入while循环,while(!(current.left == null)) {}代码判断,由上图可知;current.left = null,因此就跳出整个while循环,因此打印3出来。
2.在二叉树上查找最大值;只需遍历右子树,直到查到最后一个节点,该节点上保存的值即为最大值。
JS代码如下:
// 二叉树上查找最大值 function getMax() { var current = this.root; while(!(current.right == null)) { current = current.right; } return current.data; }
下面是所有的JS代码:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; this.getMin = getMin; this.getMax = getMax; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } // 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } } // 先序遍历 function preOrder(node) { if(!(node == null)) { console.log(node.show()); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } // 后序遍历 function postOrder(node) { if(!(node == null)) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log("后序遍历"+node.show()); } } // 二叉树查找最小值 function getMin(){ var current = this.root; while(!(current.left == null)) { current = current.left; } return current.data; } // 二叉树上查找最大值 function getMax() { var current = this.root; while(!(current.right == null)) { current = current.right; } return current.data; } HTML初始化如下: var nums = new BST(); nums.insert(23); nums.insert(45); nums.insert(16); nums.insert(37); nums.insert(3); nums.insert(99); nums.insert(22); var min = nums.getMin(); console.log(min); var max = nums.getMax(); console.log(max);
分析还是和上面最小值分析一个道理,这里就不分析了。
上面2个方法返回最小值和最大值,但是有时候,我们希望方法返回存储最小值和最大值的节点,这很好实现,只需要修改方法,让它返回当前节点,而不是节点中存储的数据即可。
在二叉树上查找给定值
在二叉树上查找给定值,需要比较该值和当前节点上的值得大小。通过比较,就能确定如果给定值不在当前节点时,就要向左遍历和向右遍历了。
代码如下:
// 查找给定值 function find(data) { var current = this.root; while(current != null) { if(current.data == data) { return current; }else if(data < current.data) { current = current.left; }else { current = current.right; } } return null; }
代码分析如下:
比如现在的二叉树是如下这个样子:
页面初始化 查找二叉树上的45 节点,代码初始化如下:
var value = nums.find("45");
截图如下:
然后就return 45的节点上了。
所有的JS代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; this.getMin = getMin; this.getMax = getMax; this.find = find; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } // 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } } // 先序遍历 function preOrder(node) { if(!(node == null)) { console.log(node.show()); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } // 后序遍历 function postOrder(node) { if(!(node == null)) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log("后序遍历"+node.show()); } } // 二叉树查找最小值 function getMin(){ var current = this.root; while(!(current.left == null)) { current = current.left; } return current.data; } // 二叉树上查找最大值 function getMax() { var current = this.root; while(!(current.right == null)) { current = current.right; } return current.data; } // 查找给定值 function find(data) { var current = this.root; while(current != null) { if(current.data == data) { return current; }else if(data < current.data) { current = current.left; }else { current = current.right; } } return null; }
从二叉查找树上删除节点。
原理:从二叉树上删除节点首先要判断当前节点是否包含待删除的数据,如果包含,则删除该节点;如果不包含,则要比较当前节点上的数据和待删除的数据。如果待删除数据小于当前节点上的数据,则要移到当前节点的左子节点继续比较;如果删除的数据大于当前节点上的数据,则移至当前节点的右子节点继续比较。
如果待删除节点是叶子节点(没有子节点的节点),那么只需要将父节点指向它的链接指向null;
如果待删除的节点只包含一个子节点,那么原本指向它的节点就得做点调整,使其指向它的子节点。
最后,如果待删除节点包含2个子节点,正确的做法有2种,1:要么查找待删除节点左子树上的最大值,要么查找其右子树上的最小值。这里我们选择后一种;
下面是我们删除节点的JS代码如下:
function remove(data) { root = removeNode(this.root,data); } function getSmallest(node) { if (node.left == null) { return node; } else { return getSmallest(node.left); } } function removeNode(node,data) { if(node == null) { return null; } if(data == node.data) { // 没有子节点的节点 if(node.left == null && node.right == null) { return null; } // 没有左子节点的节点 if(node.left == null) { return node.right; } // 没有右子节点的节点 if(node.right == null) { return node.left; } // 有2个子节点的节点 var tempNode = getSmallest(node.right); node.data = tempNode.data; node.right = removeNode(node.right,tempNode.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; } }
我们还是以上面的二叉树来分析下代码原理:
1. 比如我现在要删除根节点为23的节点,代码初始化如下:
nums.remove(23);
执行这个代码后 var tempNode = getSmallest(node.right); 就指向45的那个节点了,如下:
然后执行下面的获取右子树上的最小值的方法;
function getSmallest(node) { if (node.left == null) { return node; } else { return getSmallest(node.left); } }
里面使用递归的方式执行代码,当node.left == null 时候,就返回当前node节点;如下:
如上所示,当node等于37的时候 就返回node为37的节点。
下面继续执行第二句代码;如下:
node.data = tempNode.data; 那么node.data = 37了;下面是node节点的截图如下:
接着继续执行下面的代码
node.right = removeNode(node.right,tempNode.data);
同时又使用递归的方式removeNode()方法;返回如下节点:
所有的JS代码如下:
function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.inOrder = inOrder; this.getMin = getMin; this.getMax = getMax; this.find = find; this.remove = remove; } function insert(data) { var n = new Node(data,null,null); if(this.root == null) { this.root = n; }else { var current = this.root; var parent; while(current) { parent = current; if(data < current.data) { current = current.left; if(current == null) { parent.left = n; break; } }else { current = current.right; if(current == null) { parent.right = n; break; } } } } } // 中序遍历 function inOrder(node) { if(!(node == null)) { inOrder(node.left); console.log(node.show()); inOrder(node.right); } } // 先序遍历 function preOrder(node) { if(!(node == null)) { console.log(node.show()); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } // 后序遍历 function postOrder(node) { if(!(node == null)) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log("后序遍历"+node.show()); } } // 二叉树查找最小值 function getMin(){ var current = this.root; while(!(current.left == null)) { current = current.left; } return current.data; } // 二叉树上查找最大值 function getMax() { var current = this.root; while(!(current.right == null)) { current = current.right; } return current.data; } // 查找给定值 function find(data) { var current = this.root; while(current != null) { if(current.data == data) { return current; }else if(data < current.data) { current = current.left; }else { current = current.right; } } return null; } function remove(data) { root = removeNode(this.root,data); } function getSmallest(node) { if (node.left == null) { return node; } else { return getSmallest(node.left); } } function removeNode(node,data) { if(node == null) { return null; } if(data == node.data) { // 没有子节点的节点 if(node.left == null && node.right == null) { return null; } // 没有左子节点的节点 if(node.left == null) { return node.right; } // 没有右子节点的节点 if(node.right == null) { return node.left; } // 有2个子节点的节点 var tempNode = getSmallest(node.right); node.data = tempNode.data; node.right = removeNode(node.right,tempNode.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; } } 代码初始化如下: var nums = new BST(); nums.insert(23); nums.insert(45); nums.insert(16); nums.insert(37); nums.insert(3); nums.insert(99); nums.insert(22); var min = nums.getMin(); console.log(min); var max = nums.getMax(); console.log(max); var value = nums.find("45"); console.log(value); nums.remove(23);