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JS二元搜尋樹使用詳解

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發布: 2018-04-18 09:36:37
原創
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這次帶給大家JS二元搜尋樹使用詳解,JS二元搜尋樹使用的注意事項有哪些,下面就是實戰案例,一起來看一下。

什麼是二元樹

# 二元樹就是樹的每個節點最多只能有兩個子節點

什麼是二元搜尋樹

二元搜尋樹在二元樹的基礎上,多了一個條件,就是二叉樹在插入值時,若插入值比當前節點小,就插入到左節點,否則插入到右節點;若插入過程中,左節點或右節點已經存在,那麼繼續如上規則比較,直到遇到新的節點。

二元搜尋樹的特性

二元搜尋樹由於其獨特的資料結構,使得其無論在增刪,還是查找,時間複雜度都是O(h),h為二元樹的高度。因此二元樹應該盡量的矮,即左右節點盡量平衡。

二元搜尋樹的建構

要建構二元搜尋樹,首先要建構二叉​​樹的節點類別。由二元樹的特徵可知,每個節點類別都有一個左節點,右節點以及值本身,因此節點類別如下:

class Node {
 constructor(key) {
  this.key = key;
  this.left = null;
  this.right = null;
 }
}
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接著建構二元搜尋樹

class Tree{
 constructor(param = null) {
  if (param) {
   this.root = new Node(param);
  } else {
   this.root = null;
  }
 }
}
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這裡this.root就是當前物件的樹。

二元搜尋樹的新增

# 由二元搜尋樹左子樹比節點小,右子樹別節點大的特點,可以很簡單的寫出二元搜尋樹新增的演算法,如下:

insert(key) {
 if (this.root === null) {
  this.root = new Node(key);
 } else {
  this._insertNode(this.root, key);
 }
}
_insertNode(node, key) {
 if (key < node.key) {
  if (node.left === null) {
   node.left = new Node(key);{1}
  } else {
   this._insertNode(node.left, key);{2}
  }
 } else if (key > node.key) {
  if (node.right === null) {
   node.right = new Node(key);{3}
  } else {
   this._insertNode(node.right, key);{4}
  }
 }
}
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如上程式碼先判斷新增的key與目前節點的key大小,如果小,就遞歸遍歷左子節點,直到找到一個為null的左子節點;如果比目前節點大同理。如上程式碼{1}{2}{3}{4}之所以能改變this.root的值,是由於JavaScript函數是按值傳遞,而當參數是非基本型別時,例如這裡的對象,其對象的值為內存,因此每次都會直接改變this.root的內容。

二元搜尋樹的遍歷

二元搜尋樹分為先序、中序、後序三種遍歷方式。

inOrderTraverse(callback) {
 this._inOrderTraverse(this.root, callback);
}
_inOrderTraverse(node, callback) {
 if (node) {
  this._inOrderTraverse(node.left, callback);
  callback(node.key);
  this._inOrderTraverse(node.right, callback);
 }
}
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如上是中序遍歷。

這裡需要理解的一點是遞歸。要知道,函數的執行可以抽象化為一種資料結構——棧。針對函數的執行,會維護一個棧,來儲存函數的執行。函數在每一次遞歸時,都會將目前的執行環境入堆疊並記錄執行的位置。以上述程式碼為例,有以下一個資料

# 其會從11開始,執行{1}入棧,然後進入7,接著執行{1}入棧,然後到5,執行{1}入棧,再到3,執行{1}入棧,此時發現節點3的左子節點為null,因此開始出棧,此時彈出節點3的執行環境,執行{2},{3},發現3的右側子節點也為null,{3}的遞歸執行完畢,接著彈出節點5,執行{2}{3},接著彈出7,執行{2}{3}入棧,執行{3}時,發現節點7有右節點,因此繼續執行{1},到節點8,再執行{1},8沒有左子節點,{1}執行完畢,執行{2}{3},以此類推。

而前序與中序的不同點在於其先存取節點本身,也就是程式碼的執行順序為 2 1 3。

後序同理,執行順序為1 3 2

不難發現,無論前中後序,永遠都是先遞歸左節點,當左節點遍歷完畢時再彈出棧,遍歷有節點。他們唯一不同的點在與訪問該節點本身的時機。

二元搜尋樹的尋找

查找很簡單,根據左子節點比該節點小,右子節點比該節點大的原則進行循環判斷即可。

search(value) {
 if (this.root) {
  if (value === this.root.key) {
   return true;
  } else {
   return this._searchNode(value, this.root);
  }
 }
 throw new Error('this.root 不存在');
}
_searchNode(value, node) {
 if (!node) {
  return false;
 }
 if (value === node.key) {
  return true;
 }
 if (value > node.key) {
  return this._searchNode(value, node.right);
 } else if (value < node.key) {
  return this._searchNode(value, node.left);
 }
}
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二元搜尋樹的刪除

# 刪除較為複雜,需根據不同情況判斷

# 首先判斷該節點是否有左子樹,如果沒有左子節樹,則直接將右子樹的根節點替換被刪除節點;

如果有,則將右子樹的最小節點替換被刪除節點;

remove(key) {
 this._removeNode(this.root, key);
}
_removeNode(node, value) {
 if (!node) {
  return null;
 }
 if (value > node.key) {
  node.right = this._removeNode(node.right, value);
 } else if (value < node.key) {
  node.left = this._removeNode(node.left, value);
 } else {
  // 如果没有左子树,那么将右子树根节点作为替换节点
  if (!node.left) {
   return node.right;
   // 如果存在左子树,那么取右子树最小节点作为替换节点
  } else if (node.left) {
   return this._minNode(node.right);
  }
 }
}
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总结

总的来说,通过这次简单的二叉搜索树的学习,让我重新认识了递归,以前对于递归的理解只是一些简单的理论概念,这次深入实践让我对递归的理解又加深了许多。

这让我想到了数学的学习,数学的理论公式是很容易记住掌握的,如果说对一个知识点的掌握满分是十分,那么直到真正去实践它之前,只看公式的掌握只能是2分,因为公式很简单,就几句话几个原则,但是遇到的问题是千变万化的,只有真正将理论付诸实践,经过各种实践的打磨蹂躏,才能真正理解它其中的奥秘。          

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