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JavaScript數(shù)據(jù)結構和算法之二叉樹詳解

 更新時間:2015年02月11日 10:28:08   投稿:junjie  
這篇文章主要介紹了JavaScript數(shù)據(jù)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(jié)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于2的結點。二叉樹中每一個節(jié)點都是一個對象,每一個數(shù)據(jù)節(jié)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(jié)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(jié)點的定義

二叉樹節(jié)點定義如下:

復制代碼 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(tài)

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。但由于二叉樹要區(qū)分左右,所以就會演變成如下的五種形態(tài):

特殊二叉樹

斜樹

如上面倒數(shù)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,并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

完全二叉樹是指最后一層左邊是滿的,右邊可能滿也可能不滿,然后其余層都是滿的。一個深度為k,節(jié)點個數(shù)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,并且沒有空位。

完全二叉樹的特點有:

葉子結點只能出現(xiàn)在最下兩層。

最下層的葉子一定集中在左部連續(xù)位置。

倒數(shù)第二層,若有葉子結點,一定都在右部連續(xù)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:

復制代碼 代碼如下:

bool is_complete(tree *root) 

    queue q; 
    tree *ptr; 
    // 進行廣度優(yōu)先遍歷(層次遍歷),并把NULL節(jié)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(jié)點 
    while (!q.is_empty()) 
    { 
        ptr = q.pop(); 

        // 有未訪問到的的非NULL節(jié)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(shù)組存儲二叉樹中的各個結點,并且結點的存儲位置能體現(xiàn)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,那么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(shù)據(jù)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(fā),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,然后遍歷左子樹,最后遍歷右子樹。簡記根-左-右。

(2)中序遍歷(LDR),首先遍歷左子樹,然后訪問根結點,最后遍歷右子樹。簡記左-根-右。

(3)后序遍歷(LRD),首先遍歷左子樹,然后遍歷右子樹,最后訪問根結點。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,然后前序遍歷左子樹,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

復制代碼 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(注意并不是先訪問根結點),中序遍歷根結點的左子樹,然后是訪問根結點,最后中序遍歷右子樹。

遍歷的順序為:H D I B E J A F K C G

復制代碼 代碼如下:

//使用遞歸方式實現(xiàn)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(jié)點
        inOrder(node.right);//最后訪問右子樹
    }
}

后序遍歷:

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

遍歷的順序為:H I D J E B K F G C A

復制代碼 代碼如下:

//后序遍歷
function postOrder(node){
    if(!node == null){
        postOrder(node.left);
        postOrder(node.right);
        putStr(node.show()+ " ");
    }
}

實現(xiàn)二叉查找樹

二叉查找樹(BST)由節(jié)點組成,所以我們定義一個Node節(jié)點對象如下:

復制代碼 代碼如下:

function Node(data,left,right){
    this.data = data;
    this.left = left;//保存left節(jié)點鏈接
    this.right = right;
    this.show = show;
}


function show(){
    return this.data;//顯示保存在節(jié)點中的數(shù)據(jù)
}

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(jié)點上,在BST上查找最小值,只需遍歷左子樹,直到找到最后一個節(jié)點

查找最小值

復制代碼 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(jié)點,該節(jié)點被定義為:
復制代碼 代碼如下:

current.left = null;

這時,當前節(jié)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,直到找到最后一個節(jié)點,該節(jié)點上保存的值就是最大值。

復制代碼 代碼如下:

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

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