JS实现二叉排序树
1. 初始化二叉树
function BinaryTree (arr) {
if (Object.prototype.toString.call(arr).slice(8, -1) !== 'Array') {
throw new TypeError('只接受一个数组作为参数')
}
this.root = null; //根节点
this.arr = arr || []; //接受传入的参数-数组
//初始化每个树节点
var TreeNode = function (key) {
this.key = key; //当前节点的值
this.left = null; //左子树
this.right = null; //右子树
}
//构建二叉树
this.init = function () {
if (!this.arr) {
console.warn('请选择一个数组参数');
}
for (var i = 0, len = this.arr.length; i < len; i++) {
this.insert(this.arr[i])
}
}
//插入节点
this.insert = function (key) {
var newNode = new TreeNode(key) //当前需要插入的节点
if (this.root === null) { //根节点不存在值时, 插入节点到根节点
this.root = newNode;
}else{
this.insertNode(this.root, newNode)
}
}
this.insertNode = function (rootNode, newNode) {
if (rootNode.key > newNode.key) { // 当前节点的key小于父节点时, 当前节点应该插入左子树
if (rootNode.left === null) { //如果左子树不存在节点时, 把当前节点放进去
rootNode.left = newNode;
return;
}
this.insertNode(rootNode.left, newNode) //左子树存在节点, 再次递归与该左节点进行比较
}else{ // 当前节点的key大于或等于父节点时, 当前节点应该插入右子树
if (rootNode.right === null) { //如果右子树不存在节点时, 把当前节点放进去
rootNode.right = newNode;
return;
}
this.insertNode(rootNode.right, newNode) //右子树存在节点, 再次递归与该右节点进行比较
}
}
}
var arr = [8, 13,3,7,19,21,15];
var tree = new BinaryTree(arr);
tree.init();
console.log(tree)
结构图如下
2. 二叉树的遍历
/*
前序遍历:根节点->左子树->右子树
中序遍历:左子树->根节点->右子树
后序遍历:左子树->右子树->根节点
*/
-
前序遍历
//前序遍历 this.preorderTraversal = function (callback) { if (this.root === null) { //传入根节点 console.warn('请先初始化二叉排序树'); return; } var fn = function (node, callback) { if (node !== null) { //当前节点不等于空的时候,先遍历自身节点, 再遍历左子树节点, 最后遍历右子树节点 callback(node); //自身 fn(node.left, callback); //左子树 fn(node.right, callback) //右子树 } } fn(this.root, callback) }
-
中序遍历
//中序遍历 this.orderTraversal = function (callback) { //从小到大 callback = callback || function () {}; if (this.root === null) { //传入根节点 console.warn('请先初始化二叉排序树'); return; } var fn = function (node, callback) { if (node !== null) { //当前节点不等于空的时候,先遍历左子树节点, 再遍历自身节点, 最后遍历右子树节点 fn(node.left, callback); //左子树 callback(node); //自身 fn(node.right, callback); //右子树 } } fn(this.root, callback) }
-
后序遍历
//后序遍历 this.postorderTraversal = function (callback) { if (this.root === null) { //传入根节点 console.warn('Please initialize first'); return; } var fn = function (node, callback) { if (node !== null) { //当前节点不等于空的时候,先遍历左子树节点, 再遍历右子树节点, 最后遍历自身节点 fn(node.left, callback); //左子树 fn(node.right, callback); //右子树 callback(node); //自身 } } fn(this.root, callback) }
4.查找最小值
this.min = function () { //查找最小值就一直往左边查找就行了,直到左边没有节点为止,那就证明已经到最小值了
var fn = function (node) {
if (node == null) { //传入根节点
console.warn('请先初始化二叉排序树');
return null;
}
if (node.left) { //查找当前左子树有没有节点, 有点话继续递归查找该左节点存不存在左节点
return fn(node.left);
}else{ //直到当前节点不在存在左节点,证明取到最小值了
return node;
}
}
return fn(this.root)
}
5.查找最大值
//查找最大值
this.max = function () { //跟查找最小值一样, 查找最大值就一直往右边查找就行了
var fn = function (node) {
if (node == null) { //传入根节点
console.warn('请先初始化二叉排序树');
return null;
}
if (node.right) {
return fn(node.right);
}else{
return node;
}
}
return fn(this.root)
}
6.删除节点
//删除节点
this.remove = function (key) {
var fn = function (node, key) {
if (node === null) { //传入初始节点
console.warn('请先初始化二叉排序树');
return null;
}
if (node.key > key) { //初始节点的值大于我要删除节点的值, 说明我要删除的节点在初始节点的左边
node.left = fn(node.left, key) //递归一直寻找左边的子节点,直到找到null 为止
return node;
}else if (node.key < key) {//初始节点的值小于我要删除节点的值, 说明我要删除的节点在初始节点的右边
node.right = fn(node.right, key);
return node;
}else { //当前节点的值等于我要删除节点的值,说明找到要删除的节点了
//当前节点的左右两边分支都为空时,直接把当前节点置为null,返回出去
if (node.left === null && node.right === null) {
node = null;
return node;
}
//当前节点只有左边为空时, 直接引入右边的分支替换成当前分支
if (node.left === null) {
node = node.right;
return node;
}
//当前节点只有右边为空时, 直接引入左边的分支替换成当前分支
if (node.right == null) {
node = node.left;
return node;
}
//当左右两边节点都不为空时, 就需要找一个值来替换当前的值, 为了结构的完整性,最好是大于左边的值,
//而且小于右边的, 这个值的最佳选择就是当前节点右边的最小值, 这样就能比左边的大, 比右边的小
//去右边寻找最小值, 而且最小值应该在左子树上
var minNode = rightMinNode(node.right);
// 那我们就要删除右边最小值的那个分支, 然后把值赋值到当前节点上
fn(node, minNode.key) //执行右边最小值删除操作
node.key = minNode.key
return node;
}
}
var rightMinNode = function (node) {
if (node.left === null) { //如果第一个右子树的左子树上为空的话, 那他就是最小值, 如果存在那就往左子树上在进行查询,知道左子树为null时, 那就是最小值
return node;
}
return rightMinNode(node.left)
}
fn(this.root, key)
}
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