js_前中后序二叉树遍历的三种算法_简单二叉树的实现

关于二叉树的建立和遍历，本文中做出了详细的介绍，以及前序二叉树遍历、中序二叉树遍历、后序二叉树遍历的算法也做出了解释，并引用了代码，是为了让大家看的更清晰。本文的介绍还是先从二叉树和二叉查找树开始吧，便于理解。apache php mysql

二叉树and二叉查找树

关于树的相关术语：

节点： 树中的每个元素称为一个节点，

根节点： 位于整棵树顶点的节点，它没有父节点， 如上图 5

子节点： 其他节点的后代

叶子节点: 没有子节点的元素称为叶子节点， 如上图 3 8 24

二叉树：二叉树就是一种数据结构， 它的组织关系就像是自然界中的树一样。官方语言的定义是：是一个有限元素的集合,该集合或者为空、或者由一个称为根的元素及两个不相交的、被分别称为左子树和右子树的二叉树组成。

二叉查找树：
二叉查找树也叫二叉搜索树（BST）,它只允许我们在左节点存储比父节点更小的值，右节点存储比父节点更大的值，上图展示的就是一颗二叉查找树。

代码实现

首先创建一个类来表示二叉查找树，它的内部应该有一个Node类，用来创建节点

    function BinarySearchTree () {
        var Node = function(key) {
            this.key = key,
            this.left = null,
            this.right = null
        }
        var root = null
    }

它还应该有一些方法：

• insert(key) 插入一个新的键

• inOrderTraverse() 对树进行中序遍历，并打印结果

• preOrderTraverse() 对树进行先序遍历，并打印结果

• postOrderTraverse() 对树进行后序遍历，并打印结果

• search(key) 查找树中的键，如果存在返回true,不存在返回fasle

• findMin() 返回树中的最小值

• findMax() 返回树中的最大值

• remove(key) 删除树中的某个键

向树中插入一个键

向树中插入一个新的键，首页应该创建一个用来表示新节点的Node类实例，因此需要new一下Node类并传入需要插入的key值，它会自动初始化为左右节点为null的一个新节点

然后，需要做一些判断，先判断树是否为空，若为空，新插入的节点就作为根节点，如不为空，调用一个辅助方法insertNode()方法，将根节点和新节点传入

    this.insert = function(key) {
        var newNode = new Node(key)
        if(root === null) {
            root = newNode
        } else {
            insertNode(root, newNode)
        }
    }

定义一下insertNode() 方法，这个方法会通过递归得调用自身，来找到新添加节点的合适位置

    var insertNode = function(node, newNode) {
        if (newNode.key <= node.key) {
            if (node.left === null) {
                node.left = newNode
            }else {
                insertNode(node.left, newNode)
            }
        }else {
            if (node.right === null) {
                node.right = newNode
            }else {
                insertNode(node.right, newNode)
            }
        }
    }

完成中序遍历方法

要实现中序遍历，我们需要一个inOrderTraverseNode(node)方法，它可以递归调用自身来遍历每个节点

    this.inOrderTraverse = function() {
        inOrderTraverseNode(root)
    }

这个方法会打印每个节点的key值，它需要一个递归终止条件————检查传入的node是否为null，如果不为空，就继续递归调用自身检查node的left、right节点
实现起来也很简单:

    var inOrderTraverseNode = function(node) {
        if (node !== null) {
            inOrderTraverseNode(node.left)
            console.log(node.key)
            inOrderTraverseNode(node.right)
        }
    }

先序遍历、后序遍历

有了中序遍历的方法，只需要稍作改动，就可以实现先序遍历和后序遍历了
上代码：

这样就可以对整棵树进行中序遍历了

    // 实现先序遍历
    this.preOrderTraverse = function() {
        preOrderTraverseNode(root)
    }
    var preOrderTraverseNode = function(node) {
        if (node !== null) {
            console.log(node.key)
            preOrderTraverseNode(node.left)
            preOrderTraverseNode(node.right)
        }
    }

    // 实现后序遍历
    this.postOrderTraverse = function() {
        postOrderTraverseNode(root)
    }
    var postOrderTraverseNode = function(node) {
        if (node !== null) {
            postOrderTraverseNode(node.left)
            postOrderTraverseNode(node.right)
            console.log(node.key)
        }
    }

发现了吧，其实就是内部语句更换了前后位置，这也刚好符合三种遍历规则：先序遍历（根-左-右）、中序遍历（左-根-右）、中序遍历（左-右-根）

先来做个测试吧

现在的完整代码如下：

    function BinarySearchTree () {
        var Node = function(key) {
            this.key = key,
            this.left = null,
            this.right = null
        }
        var root = null
        
        //插入节点
        this.insert = function(key) {
            var newNode = new Node(key)
            if(root === null) {
                root = newNode
            } else {
                insertNode(root, newNode)
            }
        }
        var insertNode = function(node, newNode) {
            if (newNode.key <= node.key) {
                if (node.left === null) {
                    node.left = newNode
                }else {
                    insertNode(node.left, newNode)
                }
            }else {
                if (node.right === null) {
                    node.right = newNode
                }else {
                    insertNode(node.right, newNode)
                }
            }
        } 
        
        //实现中序遍历
        this.inOrderTraverse = function() {
            inOrderTraverseNode(root)
        }
        var inOrderTraverseNode = function(node) {
            if (node !== null) {
                inOrderTraverseNode(node.left)
                console.log(node.key)
                inOrderTraverseNode(node.right)
            }
        }
        // 实现先序遍历
        this.preOrderTraverse = function() {
            preOrderTraverseNode(root)
        }
        var preOrderTraverseNode = function(node) {
            if (node !== null) {
                console.log(node.key)
                preOrderTraverseNode(node.left)
                preOrderTraverseNode(node.right)
            }
        }

        // 实现后序遍历
        this.postOrderTraverse = function() {
            postOrderTraverseNode(root)
        }
        var postOrderTraverseNode = function(node) {
            if (node !== null) {
                postOrderTraverseNode(node.left)
                postOrderTraverseNode(node.right)
                console.log(node.key)
            }
        }
    }

竟然已经完成了添加新节点和遍历的方式，我们来测试一下吧：

定义一个数组，里面有一些元素

var arr = [9,6,3,8,12,15]

我们将arr中的每个元素依此插入到二叉搜索树中，然后打印结果

    var tree = new BinarySearchTree()
    arr.map(item => {
        tree.insert(item)
    })
    tree.inOrderTraverse()
    tree.preOrderTraverse()
    tree.postOrderTraverse()

运行代码后，我们先来看看插入节点后整颗树的情况：

输出结果

中序遍历：<br/>3<br/>6<br/>8<br/>9<br/>12<br/>15<br/>

先序遍历：<br/>9<br/>6<br/>3<br/>8<br/>12<br/>15<br/>

后序遍历：<br/>3<br/>8<br/>6<br/>15<br/>12<br/>9<br/>

很明显，结果是符合预期的，所以，我们用上面的JavaScript代码，实现了对树的节点插入，和三种遍历方法，同时，很明显可以看到，在二叉查找树树种，最左侧的节点的值是最小的，而最右侧的节点的值是最大的，所以二叉查找树可以很方便的拿到其中的最大值和最小值

查找最小、最大值

怎么做呢？其实只需要将根节点传入minNode/或maxNode方法，然后通过循环判断node为左侧(minNode)/右侧(maxNode)的节点为null

实现代码：

    // 查找最小值
    this.findMin = function() {
        return minNode(root)
    }
    var minNode = function(node) {
        if (node) {
            while (node && node.left !== null) {
                node = node.left
            }
            return node.key
        }
        return null
    }
    
    // 查找最大值
    this.findMax = function() {
        return maxNode(root)
    }
    var maxNode = function (node) {
        if(node) {
            while (node && node.right !== null) {
                node =node.right
            }
            return node.key
        }
        return null
    }

所搜特定值

this.search = function(key) {
    return searchNode(root, key)
}

同样，实现它需要定义一个辅助方法,这个方法首先会检验node的合法性，如果为null，直接退出，并返回fasle。如果传入的key比当前传入node的key值小，它会继续递归查找node的左侧节点，反之，查找右侧节点。如果找到相等节点，直接退出，并返回true

    var searchNode = function(node, key) {
        if (node === null) {
            return false
        }
        if (key < node.key) {
            return searchNode(node.left, key)
        }else if (key > node.key) {
            return searchNode(node.right, key)
        }else {
            return true
        }
    }

移除节点

移除节点的实现情况比较复杂，它会有三种不同的情况：

• 
  

• 需要移除的节点是一个叶子节点

• 需要移除的节点包含一个子节点

• 需要移除的节点包含两个子节点

和实现搜索指定节点一元，要移除某个节点，必须先找到它所在的位置，因此移除方法的实现中部分代码和上面相同：

    // 移除节点
    this.remove = function(key) {
        removeNode(root,key)
    }
    var removeNode = function(node, key) {
        if (node === null) {
            return null
        }
        if (key < node.key) {
            node.left = removeNode(node.left, key)
            return node
        }else if(key > node.key) {
            node.right = removeNode(node.right,key)
            return node
        }else{
            //需要移除的节点是一个叶子节点
            if (node.left === null && node.right === null) {
                node = null
                return node
            }
            //需要移除的节点包含一个子节点
            if (node.letf === null) {
                node = node.right
                return node
            }else if (node.right === null) {
                node = node.left
                return node
            }
            //需要移除的节点包含两个子节点
            var aux = findMinNode(node.right)
            node.key = aux.key
            node.right = removeNode(node.right, axu.key)
            return node
        }
    }
    var findMinNode = function(node) {
        if (node) {
            while (node && node.left !== null) {
                node = node.left
            }
            return node
        }
        return null
    }

其中，移除包含两个子节点的节点是最复杂的情况，它包含左侧节点和右侧节点，对它进行移除主要需要三个步骤：

1. 需要找到它右侧子树中的最小节点来代替它的位置

2. 将它右侧子树中的最小节点移除

3. 将更新后的节点的引用指向原节点的父节点

有点绕儿，但必须这样，因为删除元素后的二叉搜索树必须保持它的排序性质

测试删除节点

tree.remove(8)
tree.inOrderTraverse()

打印结果：

3<br/>6<br/>9<br/>12<br/>15<br/>

8 这个节点被成功删除了，但是对二叉查找树进行中序遍历依然是保持排序性质的

到这里，一个简单的二叉查找树就基本上完成了，我们为它实现了，添加、查找、删除以及先中后三种遍历方法

存在的问题

但是实际上这样的二叉查找树是存在一些问题的，当我们不断的添加更大/更小的元素的时候，会出现如下情况：

tree.insert(16)
tree.insert(17)
tree.insert(18)

来看看现在整颗树的情况：



看图片容易得出它是不平衡的，这又会引出平衡树的概念，要解决这个问题，还需要更复杂的实现，例如：AVL树，红黑树 哎，之后再慢慢去学习吧

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二叉树的中序遍历,该怎么解决

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