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JS数据结构之树和二叉树

时间：2024-11-08 20:45:39浏览次数：3  
标签：遍历 const val JS 之树 二叉树 root 节点

一、树

树（Tree）是一种非常常见的数据结构，它模拟了自然界中树的结构，由节点（或称为顶点）组成，并且具有层次化的组织形式。树结构在计算机科学中广泛应用，例如在组织数据、管理信息层次以及算法设计中。

1.基本概念

节点（Node）

  • 根节点（Root）：树的最顶端节点，没有父节点。
  • 内部节点（Internal Node）：至少有一个子节点的节点。
  • 叶节点（Leaf Node）或外部节点（External Node）：没有子节点的节点。
  • 子节点（Child）：直接连接到另一个节点的节点。
  • 父节点（Parent）：有子节点的节点。
  • 兄弟节点（Sibling）：共享相同父节点的节点。

边（Edge）

连接两个节点的线称为边，表示节点之间的关系。

层（Level）

  • 根节点位于第0层。
  • 每个节点的层数是其父节点的层数加1。

高度（Height）和深度（Depth）

  • 高度：节点的高度是指从该节点到最远叶子节点的最长路径上的边的数目。树的高度是其根节点的高度。
  • 深度：节点的深度是指从根节点到该节点的路径上的边的数目。

树的种类

  • 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点的树。
    • 满二叉树：每个节点都有0个或2个子节点。
    • 完全二叉树：除了最后一层外，每一层都被完全填满，最后一层的节点都靠左排列。
    • 平衡二叉树（AVL Tree）：任何节点的两个子树的高度差都不超过1。
  • 多叉树（N-ary Tree）：每个节点可以有多个子节点。
  • 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：左子树的所有节点值小于根节点值，右子树的所有节点值大于根节点值。
  • 堆（Heap）：是一种特殊的完全二叉树，通常用于实现优先队列。

树的遍历

树结构的应用非常广泛，例如在文件系统的目录结构、组织结构、决策树、XML和HTML文档解析等领域都有应用。树的实现和操作通常比线性数据结构（如数组、链表）更复杂，但它们提供了强大的功能和灵活性。

深度优先遍历（DFS）：从根节点开始，优先深入每个分支的子节点，直到叶节点，之后再回溯到父节点处理下一个分支。DFS 在普通树中的常见方式是先序遍历（pre-order traversal），即先访问节点本身，然后递归访问它的所有子节点。

广度优先遍历（BFS）：层次遍历，从根节点开始，逐层访问每一层的节点。在普通树中，BFS 也叫做层次遍历（Level Order Traversal）。

2.深度优先遍历实现

在普通树中，DFS 的顺序通常是：先访问节点本身，再递归访问它的所有子节点。

class TreeNode {
    constructor(value) {
        this.value = value;
        this.children = [];   // children 是一个子节点数组
    }
}

深度优先遍历 - 递归实现

//深度优先遍历
const tree = {
    val: 'a',
    children: [
        {
            val: 'b',
            children: [
                {
                    val: 'd',
                    children: [],
                },
                {
                    val: 'e',
                    children: [],
                }
            ],
        },
        {
            val: 'c',
            children: [
                {
                    val: 'f',
                    children: [],
                },
                {
                    val: 'g',
                    children: [],
                }
            ],
        }
    ],
};

const dfs = (root) => {
    console.log(root.val);
    // root.children.forEach((child) => { dfs(child) });//可以直接写成下一行的样式
    root.children.forEach(dfs);
};
dfs(tree);

深度优先遍历 - 非递归实现（使用栈）

function dfsIterative(root) {
    if (root === null) return;
    const stack = [root];
    while (stack.length > 0) {
        const node = stack.pop();
        console.log(node.value);        // 访问当前节点
        for (let i = node.children.length - 1; i >= 0; i--) {
            stack.push(node.children[i]); // 逆序将子节点压栈
        }
    }
}

3.广度优先遍历实现

对于普通树的 BFS，可以使用队列来实现逐层遍历：

function bfs(root) {
    if (root === null) return;
    const queue = [root];
    while (queue.length > 0) {
        const node = queue.shift();
        console.log(node.value);        // 访问当前节点
        for (let child of node.children) {
            queue.push(child);          // 将所有子节点入队
        }
    }
}

//广度优先遍历算法口诀
//1.新建一个队列，把根节点入队；2.把队头出队并访问；
//3.把队头的children挨个入队；4.重复第二、第三步，直到队列为空。
//广度优先遍历
const tree = {
    val: 'a',
    children: [
        {
            val: 'b',
            children: [
                {
                    val: 'd',
                    children: [],
                },
                {
                    val: 'e',
                    children: [],
                }
            ],
        },
        {
            val: 'c',
            children: [
                {
                    val: 'f',
                    children: [],
                },
                {
                    val: 'g',
                    children: [],
                }
            ],
        }
    ],
};

const bfs = (root) => {
    const q = [root];
    while (q.length > 0) {
        const n = q.shift();
        console.log(n.val);
        n.children.forEach((child) => {
            q.push(child);
        });
    }
}

bfs(tree);

二、二叉树

二叉树（Binary Tree）是一种特殊的树结构，其中每个节点最多有两个子节点，通常称为左子节点和右子节点。

1.基本概念

基本定义

  • 节点（Node）：二叉树的基本单元，包含数据元素和两个指向其他节点的指针（可能为空）。
  • 根节点（Root）：二叉树的顶端节点，没有父节点。
  • 子节点（Child）：由父节点的指针指向的节点。
  • 左子节点（Left Child）：父节点的左侧子节点。
  • 右子节点（Right Child）：父节点的右侧子节点。
  • 叶节点（Leaf）：没有子节点的节点。
  • 内部节点（Internal Node）：至少有一个子节点的节点。
  • 兄弟节点（Sibling）：共享相同父节点的节点。

特殊类型的二叉树

  • 满二叉树：每一层的节点数都是最大节点数，即每一层都是满的。
  • 完全二叉树：除了最后一层外，每一层都是满的，并且最后一层的节点都靠左排列。
  • 平衡二叉树（AVL Tree）：任何节点的两个子树的高度差都不超过1。
  • 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：左子树的所有节点值小于根节点值，右子树的所有节点值大于根节点值。

二叉树的性质

  • 二叉树的第 i 层最多有 2^i 个节点（i 从 0 开始）。
  • 高度为 h 的二叉树最多有 2^(h+1) - 1 个节点。
  • 对于任何非空二叉树，如果叶子数为 N0，度为 2 的节点数为 N2，则有 N0 = N2 + 1。

二叉树的遍历

二叉树的遍历是指按照某种顺序访问树中的每个节点，以下是四种常见的遍历方法：

  • 前序遍历（Pre-order Traversal）：

    1. 访问根节点。
    2. 前序遍历左子树。
    3. 前序遍历右子树。

  • 中序遍历（In-order Traversal）：

    1. 中序遍历左子树。
    2. 访问根节点。
    3. 中序遍历右子树。

  • 后序遍历（Post-order Traversal）：

    1. 后序遍历左子树。
    2. 后序遍历右子树。
    3. 访问根节点。

  • 层序遍历（Level-order Traversal）：

    1. 从根节点开始，按从上到下、从左到右的顺序访问每一层的节点。

二叉树的实现

在计算机中，二叉树通常通过指针或引用来实现。以下是一个简单的二叉树节点的JavaScript实现：

function TreeNode(val) {
    this.val = val;
    this.left = this.right = null;
}

通过创建 TreeNode 实例并适当地链接它们，我们可以构建出各种二叉树结构。

二叉树是许多高级数据结构和算法的基础，例如堆、优先队列、平衡树和二叉搜索树等。它们在计算机科学中扮演着重要角色，因为它们提供了一种有效的组织和处理数据的方法。

//先序遍历二叉树
const bt = {
    val: 1,
    left: {
        val: 2,
        left: {
            val: 4,
            left: null,
            right: null,   
        },
        right: {
            val: 5,
            left: null,
            right: null,
        },
    },
    right: {
        val: 3,
        left: {
            val: 6,
            left: null,
            right:null,
        },
        right: {
            val: 7,
            left: null,
            right:null,
        }
    } 
}
module.exports = bt;

2.二叉树的先序遍历

非递归实现思路：
  1. 初始化一个空栈。
  2. 将根节点压入栈中。
  3. 当栈不为空时：
    • 弹出栈顶节点，并访问它。
    • 先将右子节点压入栈（如果存在）。
    • 再将左子节点压入栈（如果存在）
//先序遍历
//导入二叉树的结构
const bt = require('./bt.js');
// 递归的方法
// console.log(bt);

// const preorder = (root) => {
//     if (!root) return;
//     console.log(root.val);
//     preorder(root.left);
//     preorder(root.right);
// }


// 非递归的方法
const preorder = (root) => {
    if (!root) return;
    const stack = [root];
    while (stack.length) {
        const n = stack.pop();
        console.log(n.val);
   // 先右后左，因为栈是后进先出
        if (n.right) stack.push(n.right);
        if (n.left) stack.push(n.left);
    }
}
preorder(bt);

3.二叉树的中序遍历

非递归实现思路：
  1. 初始化一个空栈。
  2. 将当前节点压入栈，并将当前节点更新为其左子节点，重复此操作直到当前节点为空。
  3. 弹出栈顶节点，并访问它，然后将当前节点更新为其右子节点。
  4. 重复步骤2和3，直到栈为空且当前节点为空。
//中序遍历
//导入二叉树的结构
// 递归版
const bt = require('./bt.js');
// console.log(bt);

// const inorder = (root) => {
//     if (!root) return;
//     inorder(root.left);
//     console.log(root.val);
//     inorder(root.right);
// }

// 非递归的方法
const inorder = (root) => {
    if (!root) return;
    const stack = [];
    let p = root;
    while (p || stack.length) {
        while (p) {
            stack.push(p);
            p = p.left;
        }
        const n = stack.pop();
        console.log(n.val);
        p = n.right;
    }
};

inorder(bt);

 

4.二叉树的后序遍历

非递归实现思路：

后序遍历的非递归实现相对复杂，因为需要确保在访问一个节点之前，它的左右子节点已经被访问过。一种方法是在先序遍历的基础上稍作修改，然后反转结果。

  1. 初始化一个空栈。
  2. 将根节点压入栈中。
  3. 当栈不为空时：
    • 弹出栈顶节点，并访问它。
    • 先将左子节点压入栈（如果存在）。
    • 再将右子节点压入栈（如果存在）。
  4. 将遍历的结果反转。
function postOrderTraversalIterative(root) {
  if (!root) return;
  const stack = [root];
  const result = [];
  while (stack.length > 0) {
    const node = stack.pop();
    result.push(node.value); // 先将节点值加入结果数组
    // 先左后右，因为最后需要反转结果
    if (node.left) stack.push(node.left);
    if (node.right) stack.push(node.right);
  }
  // 反转结果数组得到后序遍历的顺序
  while (result.length > 0) {
    console.log(result.pop());
  }
}

也可以使用两个栈。

//后序遍历
//导入二叉树的结构
const bt = require('./bt.js');
// console.log(bt);

// const postorder = (root) => {
//     if (!root) return;
//     postorder(root.left);
//     postorder(root.right);
//     console.log(root.val);
// }


// 非递归的方法
const postorder = (root) => {
    if (!root) return;
    const stack = [root];
    const outputstack = [];
    while (stack.length) {
        const n = stack.pop();
        outputstack.push(n);
        if (n.left) stack.push(n.left);
        if (n.right) stack.push(n.right);
    }
    while (outputstack.length) {
        const n = outputstack.pop();
        console.log(n.val);  
    }
};


postorder(bt);

 

5.二叉树的深度优先遍历

// 二叉树的深度优先遍历
const bt = require('./bt.js');

const bdfs = (root) => {
    if (!root) return;
    console.log(root.val);
    bdfs(root.left);
    bdfs(root.right);
};

bdfs(bt);

6.二叉树的广度优先遍历

// 二叉树的广度优先遍历
const bt = require('./bt.js');

const bbfs = (root) => {
    if (!root) return;
    const q = [root];
    while (q.length > 0) {
        const n = q.shift();
        console.log(n.val);
        if (n.left) q.push(n.left);
        if (n.right) q.push(n.right);
    }
}

// 如果想知道每个结点是第几层
// const bbfs = (root) => {
//     if (!root) return;
//     const q = [[root, 1]];
//     while (q.length > 0) {
//         const [n, l] = q.shift();
//         console.log(n.val, l);
//         if (n.left) q.push([n.left, l + 1]);
//         if (n.right) q.push([n.right, l + 1]);
//     }
// };


bbfs(bt);

标签：遍历,const,val,JS,之树,二叉树,root,节点
From： https://blog.csdn.net/qq_56101688/article/details/143608855

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