树简介
- 一种分层数据的形象模型
- 前端工作中常见的树包含:DOM 树、级联抉择(省市区三级,日期。。。)、树形控件 …
-
JS 中没有树,但能够用 Object 和 Array 构建树,如下:
{ value: "安徽省", label: 'anhui', children: [ { value: "合肥市", label: 'hefei', children: [ { value: "包河区", label: 'baohe', children: null }, { value: '滨湖区', label: 'binghu', children: null } ] }, { { value: "安庆市", label: 'anqing', children: [ { value: "越秀区", label: 'yuexiu', children: null } ] }, } ] }
- 树的罕用操作:深度 / 广度 优先遍历、先中后序遍历
深度与广度优先遍历
1. 深度优先遍历:尽可能深的搜寻树的分支
算法口诀:
- 拜访根节点
- 对根节点的 children 挨个进行深度优先遍历
代码实操
const tree = {
val: 'a',
children: [
{
val: 'b',
children: [
{
val: 'd',
children: []},
{
val: 'e',
children: []}
]
},
{
val: 'c',
children: [
{
val: 'f',
children: []},
{
val: 'g',
children: []}
]
}
]
}
const dfs = (root) => {console.log(root.val)
// root.children.map((child)=> dfs(child))
root.children.map(dfs)
}
// 执行深度优先遍历函数
dfs(tree)
// 执行后顺次输入:a b d e c f g
2. 广度优先遍历:先拜访离根节点最近的节点
算法口诀
- 新建一个队列,把根节点入队
- 把队头出队并拜访
- 把队头的 children 挨个入队
- 反复第二、三步,直到队列清空
代码实操
const tree = {
val: 'a',
children: [
{
val: 'b',
children: [
{
val: 'd',
children: []},
{
val: 'e',
children: []}
]
},
{
val: 'c',
children: [
{
val: 'f',
children: []},
{
val: 'g',
children: []}
]
}
]
}
const bfs = (root) => {
// step1: 新建一个队列
let queue = []
// step2: 把根节点入队
queue.push(root)
while(queue.length > 0) {
// step3: 取出队头并拜访
let n = queue.shift()
console.log(n.val)
// step4: 把队头的 children 挨个入队并反复以上步骤
n.children.map(child=> {queue.push(child)
})
}
}
// 执行广度优先遍历函数
bfs(tree)
// 顺次输入:a b c d e f g
3. 二叉树的先中后序遍历
-
二叉树概念:
树中每个节点最多只能有两个子节点;
在 JS 中通常用 Object 来模仿二叉树
代码模仿
// bt.js const bt = { val: 1, left: { val: 2, left: { val: 4, left: null, right: null, }, right: { val: 5, left: null, right: null, }, }, right: { val: 3, left: { val: 6, left: null, right: null, }, right: { val: 7, left: null, right: null, }, }, }; module.exports = bt;
先序遍历
算法口诀
- 拜访根节点
- 对根节点的左子树进行先序遍历
- 对根节点的右子树进行先序遍历
代码实际
const bt = require('./bt')
const preOrder = (root) => {if(!root) return
console.log(root.val)
preOrder(root.left)
preOrder(root.right)
}
// 执行
preOrder(bt)
// 顺次输入:1 2 4 5 3 6 7
中序遍历
算法口诀
- 对根节点的左子树进行中序遍历
- 拜访根节点
- 对根节点的右子树进行中序遍历
代码实际
const bt = require('./bt')
const inOrder = (root) => {if(!root) return
inOrder(root.left)
console.log(root.val)
inOrder(root.right)
}
inOrder(bt)
// 顺次输入 4 2 5 1 6 3 7
后序遍历
算法口诀
- 对根节点的左子树进行后序遍历
- 对根节点的右子树进行后序遍历
- 拜访根节点
代码实际
const bt = require('./bt')
const postOrder = (root) => {if(!root) return
postOrder(root.left)
postOrder(root.right)
console.log(root.val)
}
postOrder(bt)
// 顺次输入:4 5 2 6 7 3 1