本文译自Cho S. Kim的文章:Data Structures With JavaScript: Tree
“树”,是web开发中最常用的数据结构之一。这句话对开发者和用户来讲,都适用:开发人员通过HTML创造了一个DOM,用户则通过DOM消费网络信息。
进一步讲,您正在阅读的本文也是以树的形式在浏览器中渲染的。文章中的段落由<p>
标签中的文字所代表;<p>
标签嵌套在<body>
元素中,而<body>
元素则是<html>
的子元素。
数据的嵌套类似一个家谱:<html>
元素是一个爹爹,<body>
元素是一个孩儿,<p>
元素则是<body>
元素的孩儿。如果你感觉这种类比容易理解,那么在接下来实现一棵树的过程中,更多的类比对你来说应该也不成问题。
在本文中,我们将创建一颗有两种遍历方式的树:Depth-First-Search(DFS)深度优先搜索,和Breadth-First-Search(BFS)宽度优先搜索(遍历是指访问树的每一个节点)。这两种遍历方式各自强调了对一颗树操作的不同姿势;而且他们用到了我们之前提过的( 没翻,去找原文 )数据结构:DFS用到了栈,BFS用到了队列。
树(DFS 和 BFS)
树,是一种使用节点来模拟分等级(层次)数据的数据结构。节点存储数据,并指向其他节点(每个节点都存储有自身数据,和指向其它节点的指针)。部分读者可能对节点、指针等术语不太熟悉,所以我们这里做一个类比:把一棵树比作一个组织结构。这个组织结构有一个最高负责人(根节点),比如说总经理。紧跟着就是在其之下的职位,比如说一个副总。
我们用一个从老总指向副总的箭头来表示这种关系。老总
→
副总
。一个职位(老总),就是一个节点;老总和副总之间的关系(箭头),就是指针。在组织结构图中创建更多的类似关系,只需要重复上面的步骤,一个节点指向另外一个节点。
在概念上,我希望节点和指针能够讲得通。在实践上,我们再可以举一个DOM的栗子。一个DOM的根节点就是<html>
,它指向了<head>
和<body>
。然后重复下去生成一颗DOM树。
这么搞最赞的一点就是它具有嵌套节点的能力:一个<ul>
,内部可以有n个<li>
节点,每个<li>
也可以有兄弟<li>
节点。(作者发出了奇怪的赞美)
对树进行操作
树跟节点可以用两个单独的构造器来描述:Node
和Tree
。
Node
-
data
存储一个值 -
parent
指向这个节点的父节点 -
children
指向表中的下一个节点 (这个可能有一堆,那么可能是一个数组)
Tree
-
_root
指向这个树的根节点 -
traverseDF(callback)
使用DFS遍历树的节点 -
traverseBF(callback)
使用BFS遍历树的节点 -
contains(data,traversal)
在树里面搜索一个节点 -
add(data,toData,traverse)
向树添加一个节点 -
remove(child,parent)
删除树的一个节点
实现一棵树
下面开始写代码!
节点Node的属性
function Node(data) {
this.data = data;
this.parent = null;
this.children = [];
}
每个Node的实例都包含三个属性,data
,parent
和children
。第一个属性保存跟这个节点有关的数据,比如“村长”。第二个属性指向一个节点(在js中,就是等于号,比如this.parent = someOtherNode 这个就实现指针了好吧。什么值传递就不细展开了。其他算法中的指针实现也类似。)。
function Tree(data) {
var node = new Node(data);
this._root = node;
}
Tree
包含两行代码,第一行创建了一个Node
的实例node
,第二行把这个node
赋值给了this._root
。就是对一个树进行了初始化,给了它一个根节点。 Tree
和Node
的定义只需要很少的代码,但是这些代码已经足够我们模拟一个有层次的数据结构。为了说明这一点,我们可以通过用一点测试数据来创建Tree
的实例(间接也创建了Node
的实例):
var tree = new Tree('CEO');
tree._root;
// 返回{data: 'CEO', parent: null, children: []}
有parent
和children
的存在,我们可以把节点添加为_root
的子节点,同时把这些子节点的父节点赋值为_root
。
树的方法
接下来,我们给树添加下面这5个方法:
Tree
traverseDF(callback)
traverseBF(callback)
contains(data,traversal)
add(child,parent)
remove(node,parent)
这些方法都需要对树进行遍历,我们首先来实现遍历方法(们)。
第一个: traverseDF(callback)
对树进行深度优先遍历:
Tree.prototype.traverseDF = function(callback) {
// 一个递归,立即执行函数
(function recurse(currentNode) {
// 第二步
for (var i = 0, length = currentNode.children.length; i < length; i++) {
// 第三步
recurse(currentNode.children[i]);
}
// 第四步
callback(currentNode);
// 首先执行
})(this._root);
};
traverseDF(callback)
有一个callback
参数,顾名思义,callback
是一个稍后会在traverseDF(callback)
内调用的函数。
traverseDF(callback)
内包含了一个叫做recurse
的函数。recurse的意思是递归,这是一个递归函数,用人话说就是这个函数会调用自己,然后(特定条件下)自动结束。注意上面代码注释中的第*步
,我会用他们来描述一下recurse
函数是怎么遍历到整棵树的:
- 首先执行:
recurse
,以树的根节点作为参数。此时,currentNode
指向这个根节点。 - 第二步: 进入到一个
for
循环,对currentNode
(比如说根节点)的每一个子节点进行迭代,从第一个开始。 - 第三步: 在
for
循环体内,调用recurse
,传参currentNode
的某一个子节点。具体哪一个子节点取决于for
循环的迭代情况。 - 第四步: 当
currentNode
没有更多的子节点,退出for
循环,并调用在调用traverseDf(callback)
时传递进来的callback
函数。
第二步(自终止),第三步(自调用),第四步(回调函数) 会重复进行,直到我们遍历到树的所有节点。
完整的讲述递归需要一整面文章,这超出了本文的范围。读者可以用上面的traverseDF(callback)
来实验(在浏览器里面打个断点看看是怎么执行的),来尝试理解它是怎么工作的。
下面这段例子用来说明一个树是如何被traverseDF(callback)
遍历的。
首先我们创建一颗树用来遍历,下面这种方法并不好,但是可以起到说明的效果。理想的方式是使用后面在第四部分要实现的add(value)
。
/*
建立一颗结构如下的树
one
├── two
│ ├── five
│ └── six
├── three
└── four
└── seven
*/
var tree = new Tree('one');
tree._root.children.push(new Node('two'));
tree._root.children[0].parent = tree;
tree._root.children.push(new Node('three'));
tree._root.children[1].parent = tree;
tree._root.children.push(new Node('four'));
tree._root.children[2].parent = tree;
tree._root.children[0].children.push(new Node('five'));
tree._root.children[0].children[0].parent = tree._root.children[0];
tree._root.children[0].children.push(new Node('six'));
tree._root.children[0].children[1].parent = tree._root.children[0];
tree._root.children[2].children.push(new Node('seven'));
tree._root.children[2].children[0].parent = tree._root.children[2];
然后我们调用traverseDF(callback)
:
tree.traverseDF(function(node) {
console.log(node.data)
});
/*
logs the following strings to the console(这个就不翻了)
'five'
'six'
'two'
'three'
'seven'
'four'
'one'
*/
第二个: traverseBF(callback)
这个方法用来进行宽度优先遍历。
深度优先和宽度优先的遍历顺序是不一样的,我们使用在traverseBF(callback)
中用过的树来证明这一点:
/*
tree
one (depth: 0)
├── two (depth: 1)
│ ├── five (depth: 2)
│ └── six (depth: 2)
├── three (depth: 1)
└── four (depth: 1)
└── seven (depth: 2)
*/
然后传入相同的回调函数:
tree.traverseBF(function(node) {
console.log(node.data)
});
/*
logs the following strings to the console
'one'
'two'
'three'
'four'
'five'
'six'
'seven'
*/
上面的log和树的结构已经说明了宽度优先遍历的模式。从根节点开始,然后向下一层,从左向右遍历所有这一层的节点。重复进行知道到达最底层。
现在我们有了概念,那么来实现代码:
Tree.prototype.traverseBF = function(callback) {
var queue = new Queue();
queue.enqueue(this._root);
currentNode = queue.dequeue();
while(currentNode){
for (var i = 0, length = currentNode.children.length; i < length; i++) {
queue.enqueue(currentNode.children[i]);
}
callback(currentNode);
currentNode = queue.dequeue();
}
};
traverseBF(callback)
的定义包含了很多逻辑,作者在这里解释了一堆。我感觉对理解代码并没有帮助。
尝试解释一下,根节点算第一层:
- 从根节点开始,这个时候currentNode是根节点;
-
第一次while遍历currentNode的所有子节点,推进队列。(这个时候第二层已经遍历到了,并且会在while循环中依次执行,先进先出)
- 执行回调函数,传入currentNode;
- currentNode赋值为第二层第一个子节点。
-
第二次while:对currentNode,第二层第一个子节点的所有子节点遍历,推入队列。注意这里是第三层的第一部分。
- 执行回调函数,传入currentNode;
- currentNode赋值为第二层第二个子节点。
-
第三次while:对currentNode,第二层第二个子节点的所有子节点遍历,推入队列。注意这里是第三层的第二部分。
- 执行回调函数,传入currentNode;
- currentNode赋值为第二层第三个子节点。
- 最后几次while
:这个时候已经没有下一层了,不会进入for循环,就是依次把队列里剩的节点传到回调函数里面执行就对了。
这样就很清楚了。
第三个: contains(callback,traversal)
这个方法用来在树里搜索一个特定的值。为了使用我们之前定义的两种遍历方式,contains(callback,traversal)
可以接受两个参数,要找的值,和要进行的遍历方式。
Tree.prototype.contains = function(callback, traversal) {
traversal.call(this, callback);
};
call
方法的第一个参数把traversal
绑定在调用contains(callback,traversal)
的那棵树上面,第二个参数是一个在每个节点上面调用的函数。
下面这个函数大家自己理解,我感觉原作者解释反了。
// tree is an example of a root node
tree.contains(function(node){
if (node.data === 'two') {
console.log(node);
}
}, tree.traverseBF);
第四个: add(data, toData, traversal)
现在我们会找了,再来个添加的方法吧。
Tree.prototype.add = function(data, toData, traversal) {
//实例一个node
var child = new Node(data),
parent = null,
//找爹函数
callback = function(node) {
if (node.data === toData) {
parent = node;
}
};
//按某种方式执行找爹函数
this.contains(callback, traversal);
//找到了吗
if (parent) {
//找到了,领走,认爹
parent.children.push(child);
child.parent = parent;
} else {
//没找到,报错:没这个爹
throw new Error('Cannot add node to a non-existent parent.');
}
};
注释就很清楚了。
var tree = new Tree('CEO');
tree.add('VP of Happiness', 'CEO', tree.traverseBF);
/*
our tree
'CEO'
└── 'VP of Happiness'
*/
var tree = new Tree('CEO');
tree.add('VP of Happiness', 'CEO', tree.traverseBF);
tree.add('VP of Finance', 'CEO', tree.traverseBF);
tree.add('VP of Sadness', 'CEO', tree.traverseBF);
tree.add('Director of Puppies', 'VP of Finance', tree.traverseBF);
tree.add('Manager of Puppies', 'Director of Puppies', tree.traverseBF);
/*
tree
'CEO'
├── 'VP of Happiness'
├── 'VP of Finance'
│ ├── 'Director of Puppies'
│ └── 'Manager of Puppies'
└── 'VP of Sadness'
*/
第五个: remove(data, fromData, traversal)
类似的,删除方法:
Tree.prototype.remove = function(data, fromData, traversal) {
var tree = this,
parent = null,
childToRemove = null,
index;
//因为是删除某个数据下的某个值,所以先定义找爹
var callback = function(node) {
if (node.data === fromData) {
parent = node;
}
};
//按某种方式找爹
this.contains(callback, traversal);
//爹存在吗
if (parent) {
//存在,找娃的排行
index = findIndex(parent.children, data);
//找着了吗
if (index === undefined) {
//妹找着
throw new Error('Node to remove does not exist.');
} else {
//找着了,干掉,提头
childToRemove = parent.children.splice(index, 1);
}
} else {
//爹不存在,报错
throw new Error('Parent does not exist.');
}
//拿头交差
return childToRemove;
};
function findIndex(arr, data) {
var index;
//遍历某个data爹的娃,如果全等,那么返回这个娃的排行,否则返回的index等于undefined
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i].data === data) {
index = i;
}
}
return index;
}
在全文的最后,作者放出了全家福:
function Node(data) {
this.data = data;
this.parent = null;
this.children = [];
}
function Tree(data) {
var node = new Node(data);
this._root = node;
}
Tree.prototype.traverseDF = function(callback) {
// this is a recurse and immediately-invoking function
(function recurse(currentNode) {
// step 2
for (var i = 0, length = currentNode.children.length; i < length; i++) {
// step 3
recurse(currentNode.children[i]);
}
// step 4
callback(currentNode);
// step 1
})(this._root);
};
Tree.prototype.traverseBF = function(callback) {
var queue = new Queue();
queue.enqueue(this._root);
currentTree = queue.dequeue();
while(currentTree){
for (var i = 0, length = currentTree.children.length; i < length; i++) {
queue.enqueue(currentTree.children[i]);
}
callback(currentTree);
currentTree = queue.dequeue();
}
};
Tree.prototype.contains = function(callback, traversal) {
traversal.call(this, callback);
};
Tree.prototype.add = function(data, toData, traversal) {
var child = new Node(data),
parent = null,
callback = function(node) {
if (node.data === toData) {
parent = node;
}
};
this.contains(callback, traversal);
if (parent) {
parent.children.push(child);
child.parent = parent;
} else {
throw new Error('Cannot add node to a non-existent parent.');
}
};
Tree.prototype.remove = function(data, fromData, traversal) {
var tree = this,
parent = null,
childToRemove = null,
index;
var callback = function(node) {
if (node.data === fromData) {
parent = node;
}
};
this.contains(callback, traversal);
if (parent) {
index = findIndex(parent.children, data);
if (index === undefined) {
throw new Error('Node to remove does not exist.');
} else {
childToRemove = parent.children.splice(index, 1);
}
} else {
throw new Error('Parent does not exist.');
}
return childToRemove;
};
function findIndex(arr, data) {
var index;
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i].data === data) {
index = i;
}
}
return index;
}
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