这是BinarySearchTree类的完整实现-
class BinarySearchTree { constructor() { //将根元素初始化为null。 this.root = null; } insertIter(data) { let node = new this.Node(data); //检查树是否为空 if (this.root === null) { //插入为第一个元素 this.root = node; return; } let currNode = this.root; while (true) { if (data < currNode.data) { //到达叶节点后,在此处设置值 if (currNode.left === null) { currNode.left = node; break; } else { currNode = currNode.left; } } else { //到达叶节点后,在此处设置值 if (currNode.right === null) { currNode.right = node; break; } else { currNode = currNode.right; } } } } insertRec(data) { let node = new this.Node(data); //检查树是否为空 if (this.root === null) { //插入为第一个元素 this.root = node; } else { insertRecHelper(this.root, node); } } searchIter(data) { let currNode = this.root; while (currNode !== null) { if (currNode.data === data) { //找到了元素! return true; } else if (data < currNode.data) { //向左移动,因为数据小于父级 currNode = currNode.left; } else { //向右移动,因为数据大于父级 currNode = currNode.right; } } return false; } searchRec(data) { return searchRecHelper(data, this.root); } getMinVal() { if (this.root === null) { throw "空树!"; } let currNode = this.root; while (currNode.left !== null) { currNode = currNode.left; } return currNode.data; } getMaxVal() { if (this.root === null) { throw "空树!"; } let currNode = this.root; while (currNode.right !== null) { currNode = currNode.right; } return currNode.data; } deleteNode(key) { return !(deleteNodeHelper(this.root, key) === false); } inOrder() { inOrderHelper(this.root); } preOrder() { preOrderHelper(this.root); } postOrder() { postOrderHelper(this.root); } } BinarySearchTree.prototype.Node = class { constructor(data, left = null, right = null) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; } }; //帮助方法 function preOrderHelper(root) { if (root !== null) { console.log(root.data); preOrderHelper(root.left); preOrderHelper(root.right); } } function inOrderHelper(root) { if (root !== null) { inOrderHelper(root.left); console.log(root.data); inOrderHelper(root.right); } } function postOrderHelper(root) { if (root !== null) { postOrderHelper(root.left); postOrderHelper(root.right); console.log(root.data); } } function insertRecHelper(root, node) { if (node.data < root.data) { //到达叶节点后,在此处设置值 if (root.left === null) { root.left = node; } else { insertRecHelper(root.left, node); } } else { //到达叶节点后,在此处设置值 if (root.right === null) { root.right = node; } else { insertRecHelper(root.right, node); } } } function searchRecHelper(data, root) { if (root === null) { //到达叶子但没有找到它。 return false; } if (data < root.data) { return searchRecHelper(data, root.left); } else if (data > root.data) { return searchRecHelper(data, root.right); } //这意味着找到的元素返回true;否则,返回true。 } /** * Takes root and key and recursively searches for the key. * If it finds the key, there could be 3 cases: * * 1. This node is a leaf node. * * Example: Removing F * A * / \ * B C * / / \ * D E F * * To remove it, we can simply remove its parent's connection to it. * * A * / \ * B C * / / * D E * * 2. This node is in between the tree somewhere with one child. * * Example: Removing B * A * / \ * B C * / / \ * D E F * * To remove it, we can simply make the child node replace the parent node in the above connection * A * / \ * D C * / \ * E F * * 3. This node has both children. This is a tricky case. * * Example: Removing C * * A * / \ * B C * / / \ * D E F * / / \ * G H I * * In this case, we need to find either a successor or a predecessor of the node and replace this node with * that. For example, If we go with the successor, its successor will be the element just greater than it, * ie, the min element in the right subtree. So after deletion, the tree would look like: * * A * / \ * B H * / / \ * D E F * / \ * G I * * To remove this element, we need to find the parent of the successor, break their link, make successor's left * and right point to current node's left and right. The easier way is to just replace the data from node to be * deleted with successor and delete the sucessor. */ function deleteNodeHelper(root, key) { if (root === null) { //空树返回false; } if (key < root.data) { root.left = deleteNodeHelper(root.left, key); return root; } else if (key > root.data) { root.right = deleteNodeHelper(root.right, key); return root; } else { //没有孩子 //情况1-叶子节点 if (root.left === null && root.right === null) { root = null; return root; } //独生子女案件 if (root.left === null) return root.right; if (root.right === null) return root.left; //两个孩子,所以需要找到继任者 let currNode = root.right; while (currNode.left !== null) { currNode = currNode.left; } root.data = currNode.data; //从右子树中删除该值。 root.right = deleteNodeHelper(root.right, currNode.data); return root; } }
本文向大家介绍在Javascript二进制搜索树中搜索值,包括了在Javascript二进制搜索树中搜索值的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 我们将使用BST的属性在其中查找元素。首先让我们看一下搜索的迭代实现- 示例 在此功能中,我们从根作为currNode开始,然后将我们的数据与currNode的数据进行比较。如果找到匹配项,则返回true,否则我们将继续根据数据与currNode数据
给定二叉查找树(BST)和整数val的根。 在BST中找到该节点的值等于val的节点,并返回以该节点为根的子树。如果这样的节点不存在,则返回null。 为什么'ans=root'不起作用??
我试着删除二叉查找树的节点,当我打印出来的时候,我得到的结果实际上不是这个删除,实际上可以删除二叉树本身的任何键。 我是二进制搜索树的新手。有人能帮我写代码吗?我们将感谢您的帮助。 谢谢 完整代码
我正在尝试为二叉搜索树类编写一种方法来修改平衡的普通树,这使得树仅在一侧具有节点。 从元素在不平衡树中出现的顺序来看,依序遍历(左、中、右)之间似乎存在某种关系。
假设BST定义如下: 节点的左子树只包含键小于节点键的节点。节点的右子树只包含键大于节点键的节点。左子树和右子树也必须是二叉搜索树。 示例1:
我正在尝试实现一个二叉查找树,但是“搜索”函数对于除了根之外的每个条目都返回了错误的值。 该函数应返回其值与键参数匹配的节点的地址,如果节点不存在,则返回 NULL。 当我运行代码时,我得到以下内容: 我知道每个节点的“左”和“右”指针链接正确,因为“delAll”函数成功删除了所有节点。 将“cout”语句添加到“search”函数表明该函数似乎返回了正确的地址。为什么从主主调用时会打印错误的地