JavaScript數據結構和算法之二叉樹詳解

 這篇文章主要介紹了JavaScript數據結構和算法之二叉樹詳解,本文講解了二叉樹的概念、二叉樹的特點、二叉樹節點的定義、查找最大和最小值等內容,需要的朋友可以參考下

   

二叉樹的概念

二叉樹（Binary Tree）是n（n>=0）個結點的有限集合，該集合或者為空集（空二叉樹），或者由一個根結點和兩棵互不相交的、分別稱為根結點的左子樹和右子樹的二叉樹組成。

二叉樹的特點

每個結點最多有兩棵子樹，所以二叉樹中不存在度大於2的結點。二叉樹中每一個節點都是一個對象，每一個數據節點都有三個指針，分別是指向父母、左孩子和右孩子的指針。每一個節點都是通過指針相互連接的。相連指針的關系都是父子關系。

二叉樹節點的定義

二叉樹節點定義如下：

代碼如下:
struct BinaryTreeNode
{
int m_nValue;
BinaryTreeNode* m_pLeft;
BinaryTreeNode* m_pRight;
};

 

二叉樹的五種基本形態

空二叉樹
只有一個根結點
根結點只有左子樹
根結點只有右子樹
根結點既有左子樹又有右子樹

擁有三個結點的普通樹只有兩種情況：兩層或者三層。但由於二叉樹要區分左右，所以就會演變成如下的五種形態：

特殊二叉樹

斜樹

如上面倒數第一副圖的第2、3小圖所示。

滿二叉樹

在一棵二叉樹中，如果所有分支結點都存在左子樹和右子樹，並且所有葉子都在同一層上，這樣的二叉樹稱為滿二叉樹。如下圖所示：

完全二叉樹

完全二叉樹是指最後一層左邊是滿的，右邊可能滿也可能不滿，然後其余層都是滿的。一個深度為k，節點個數為 2^k - 1 的二叉樹為滿二叉樹（完全二叉樹）。就是一棵樹，深度為k，並且沒有空位。

完全二叉樹的特點有：

葉子結點只能出現在最下兩層。

最下層的葉子一定集中在左部連續位置。

倒數第二層，若有葉子結點，一定都在右部連續位置。

如果結點度為1，則該結點只有左孩子。

同樣結點樹的二叉樹，完全二叉樹的深度最小。

注意：滿二叉樹一定是完全二叉樹，但完全二叉樹不一定是滿二叉樹。

算法如下：

 

代碼如下:
bool is_complete(tree *root)
{
queue q;
tree *ptr;
// 進行廣度優先遍歷（層次遍歷），並把NULL節點也放入隊列
q.push(root);
while ((ptr = q.pop()) != NULL)
{
q.push(ptr->left);
q.push(ptr->right);
}

 

// 判斷是否還有未被訪問到的節點
while (!q.is_empty())
{
ptr = q.pop();

// 有未訪問到的的非NULL節點，則樹存在空洞，為非完全二叉樹
if (NULL != ptr)
{
return false;
}
}

return true;
}

 

二叉樹的性質

二叉樹的性質一：在二叉樹的第i層上至多有2^(i-1)個結點(i>=1)

二叉樹的性質二：深度為k的二叉樹至多有2^k-1個結點(k>=1)

二叉樹的順序存儲結構

二叉樹的順序存儲結構就是用一維數組存儲二叉樹中的各個結點，並且結點的存儲位置能體現結點之間的邏輯關系。

二叉鏈表

既然順序存儲方式的適用性不強，那麼我們就要考慮鏈式存儲結構啦。二叉樹的存儲按照國際慣例來說一般也是采用鏈式存儲結構的。

二叉樹每個結點最多有兩個孩子，所以為它設計一個數據域和兩個指針域是比較自然的想法，我們稱這樣的鏈表叫做二叉鏈表。

二叉樹的遍歷

二叉樹的遍歷(traversing binary tree)是指從根結點出發，按照某種次序依次訪問二叉樹中所有結點，使得每個結點被訪問一次且僅被訪問一次。

二叉樹的遍歷有三種方式，如下：

（1）前序遍歷（DLR），首先訪問根結點，然後遍歷左子樹，最後遍歷右子樹。簡記根-左-右。

（2）中序遍歷（LDR），首先遍歷左子樹，然後訪問根結點，最後遍歷右子樹。簡記左-根-右。

（3）後序遍歷（LRD），首先遍歷左子樹，然後遍歷右子樹，最後訪問根結點。簡記左-右-根。

前序遍歷：

若二叉樹為空，則空操作返回，否則先訪問根結點，然後前序遍歷左子樹，再前序遍歷右子樹。

遍歷的順序為：A B D H I E J C F K G

代碼如下:
//先序遍歷
function preOrder(node){
if(!node == null){
putstr(node.show()+ " ");
preOrder(node.left);
preOrder(node.right);
}
}

 

中序遍歷：

若樹為空，則空操作返回，否則從根結點開始（注意並不是先訪問根結點），中序遍歷根結點的左子樹，然後是訪問根結點，最後中序遍歷右子樹。

遍歷的順序為：H D I B E J A F K C G

代碼如下:
//使用遞歸方式實現中序遍歷
function inOrder(node){
if(!(node == null)){
inOrder(node.left);//先訪問左子樹
putstr(node.show()+ " ");//再訪問根節點
inOrder(node.right);//最後訪問右子樹
}
}

 

後序遍歷：

若樹為空，則空操作返回，否則從左到右先葉子後結點的方式遍歷訪問左右子樹，最後訪問根結點。

遍歷的順序為：H I D J E B K F G C A

代碼如下:
//後序遍歷
function postOrder(node){
if(!node == null){
postOrder(node.left);
postOrder(node.right);
putStr(node.show()+ " ");
}
}

 

實現二叉查找樹

二叉查找樹（BST）由節點組成，所以我們定義一個Node節點對象如下：

代碼如下:
function Node(data,left,right){
this.data = data;
this.left = left;//保存left節點鏈接
this.right = right;
this.show = show;
}

 

function show(){
return this.data;//顯示保存在節點中的數據
}

 

查找最大和最小值

查找BST上的最小值和最大值非常簡單，因為較小的值總是在左子節點上，在BST上查找最小值，只需遍歷左子樹，直到找到最後一個節點

查找最小值

代碼如下:
function getMin(){
var current = this.root;
while(!(current.left == null)){
current = current.left;
}
return current.data;
}
該方法沿著BST的左子樹挨個遍歷，直到遍歷到BST最左的節點，該節點被定義為：
代碼如下:
current.left = null;
這時，當前節點上保存的值就是最小值

 

查找最大值

在BST上查找最大值只需要遍歷右子樹，直到找到最後一個節點，該節點上保存的值就是最大值。代碼如下:

function getMax(){
var current = this.root;
while(!(current.right == null)){
current = current.right;
}
return current.data;
}