1、前置条件

我们提前构建一棵树,类型为 Tree ,其节点类型为 Note。这里我们不进行过多的实现,简单描述下 Note 的结构:

  1. class Node{
  2. constructor(data){
  3. this.data = data;
  4. this.children = []; // 存放所以子节点,如果是二叉树,可以分为两个属性,left和right分别存储左右子节点
  5. }
  6. }
  7. class Tree{
  8. constructor(){
  9. this.root = new Node('root'); // 树结构,标识出自己的根节点
  10. }
  11. }

2、广度优先遍历

广度优先遍历,就是按层来遍历树结构,例如:

  1. 1
  2. 2 3
  3. 4 5 6
  4. // 遍历出来的结果:123456

实现思路

    1. 首先创建一个队列,然后将树的根节点,放入队列,作为队列第一个元素
    1. 然后开始遍历队列,如果遍历的元素,有子节点,则将所有子节点,追加进队列末尾
    1. 最后的队列就是广度优先遍历的结果

      使用JavaScript来实现:
  1. function bsf(tree){
  2. let quen = []; // 用来遍历的数组
  3. // let result = []; // 遍历的结果
  4. quen.push(tree.root);
  5. // 从队列取,然后再追加
  6. for(let i = 0;i<=quen.length-1;i++){
  7. let k = quen[i];
  8. if(k.children.length){
  9. quen = quen.concat(k.children);
  10. }
  11. }
  12. return quen;
  13. }

3、深度优先搜索

先遍历完一个末尾节点,再遍历第二个末尾节点,例如:

  1. 1
  2. 2 3
  3. 4 5 6
  4. // 遍历出来的结果:124536

深度优先,最简单的方法就是递归遍历,但是不适合实际中使用:

使用栈来实现深度优先遍历

    1. 节点需要增加一些属性,来标识我们的计算状态,isDone是否已经检测过,isOver是否还有子节点未检测
    1. 建立一个栈,把树的根节点放进去。在准备一个数组,用来显示我们检测的路径
    1. 取出栈中最上面的节点,检测(检测完放进路径数组),然后将某个未检测的子节点,放入栈
    1. 重复3步骤,如果该节点,没有未检测的子节点,且自身已检测完毕,则将其上级节点,再次添加到 栈 中
    1. 重复3步骤

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