数据结构-二叉搜索树的js实现
一、树的相关概念
1.基本概念
子树
一个子树由一个节点和它的后代构成。
节点的度
节点所拥有的子树的个数。
树的度
树中各节点度的最大值
节点的深度
节点的深度等于祖先节点的数量
树的高度
树的高度等于所有节点深度的最大值
森林
若干课互不相交的树的集合。任何一棵树,删去根节点就变成了森林。
2. 二叉树
二叉树的定义
(1)二叉树中每个节点的度不大于2
(2)二叉树是有序的,其子树有左右之分,其次序不能随意颠倒
二叉树的性质
- 第k层上最多有2^(k-1)个节点
- 深度为k的二叉树最多有 2^k-1 个节点
3. 几种特殊的二叉树
满二叉树
深度为k且有2^k-1个节点的二叉树
完全二叉树
有n个节点的二叉树,当且仅当其每个节点按从上到下、从左至右的顺序进行编号,其编号与满二叉树中1至n的节点编号一一对应
- 有n个节点的完全二叉树中最后一个有子节点的节点的序号:Math.floor(n/2-1)
二叉搜索树
二叉树的一种,但是它只允许左子节点存储比父节点小的值,右子节点存储比父节点大的值。这是本文要研究的数据结构
2.二叉搜索树及相关方法的js实现代码
function BinarySearchTree() {
//Node类表示树中的节点
const Node = function(key) {
this.key = key;
this.left = null;
this.right = null;
};
// 变量root表示根节点
let root = null;
//向树中插入一个节点
this.insert = function(key) {
const newNode = new Node(key);
const insertNode = function(node, newNode) {
if (newNode.key < node.key) {
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 (root === null) {
root = newNode;
} else {
insertNode(root, newNode);
}
};
//先序遍历:根左右
this.preOrderTraverse = function(callback) {
const preOrderTraverseNode = function(node, callback) {
if (node !== null) {
callback(node.key);
preOrderTraverseNode(node.left, callback);
preOrderTraverseNode(node.right, callback);
}
}
preOrderTraverseNode(root, callback)
};
//中序遍历: 左根右
this.inOrderTraverse = function(callback) {
const inOrderTraverseNode = function (node, callback) {
if (node !== null) {
inOrderTraverseNode(node.left, callback);
callback(node.key);
inOrderTraverseNode(node.right, callback);
}
}
inOrderTraverseNode(root, callback);
};
//后序遍历:左右根
this.postOrderTraverse = function(callback) {
const postOrderTraverseNode = function(node, callback) {
if (node !== null) {
postOrderTraverseNode(node.left, callback);
postOrderTraverseNode(node.right, callback);
callback(node.key);
}
};
postOrderTraverseNode(root, callback);
};
//寻找树中的最小值,并返回这个最小值
this.min = function () {
const minNode = function(node) {
if (node) {
while (node.left !== null) {
node = node.left;
}
return node.key
}
return null;
};
return minNode(root);
};
//寻找树中的最大值,病返回这个最大值
this.max = function() {
const maxNode = function(node) {
if (node) {
while (node.right !== null) {
node = node.right;
}
return node.key;
}
return null;
};
return maxNode(root);
}
//寻找树中是否存在一个特定值,存在返回true,不存在返回false
this.search = function(key) {
const searchNode = function(node, key) {
if (node === null) {
return false;
}
if (key < node.key) {
return searchNode(node.left, key);
} else if (key > node.key) {
return searchNode(node.right, key);
} else {
return true;
}
}
return searchNode(root, key);
};
//从树中移除一个节点
this.remove = function(key) {
const findMinNode = function(node) { //与方法min中的minNode不同的是,minNode返回node.key,它返回node本身
while (node.left !== null) {
node = node.left;
}
return node;
};
const removeNode = function(node, key) {
if (node === null) {
return null;
}
if (key < node.key) { //这种情况需要更新node.left,然后返回更新了node.left的新的node
node.left = removeNode(node.left, key);
return node;
} else if (key > node.key) { //这种情况需要更新node.right,然后返回更新了node.right的新的node
node.right = removeNode(node.right, key);
return node;
} else { //这种情况需要更新node.key或者其他更新手段(包括直接将node变为null, 或更新node.right),返回的也是更新后的node
//情况1,被移除的是叶子节点
if (node.left === null && node.right === null) {
node = null;
return node;
}
//情况2,被移除的是只有一个子节点的节点
if (node.left === null) { //只有右子节点
node = node.right;
return node;
} else if (node.right === null) {//只有左子节点
node = node.left;
return node;
}
//情况3, 被移除的是有两个子节点的节点
const aux = findMinNode(node.right);//找到子树中的最小节点,它肯定是一个叶子节点
node.key = aux.key;//更新node的key
//node.left不变
//node.right要删除上述aux节点
node.right = removeNode(node.right, aux.key);//更新node.right,这里其实是移除了一个以node.right为root的树的叶子节点
return node;
}
};
root = removeNode(root, key);
};
}
参考资料
-《学习JavaScript数据结构和算法》Chapter8
-《数据结构(C语言版)》Chapter6
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