🥳每日一练-二叉树的前中序遍历-JS

二叉树的遍历是算法中的绝对基本功,除了求树的高度,树的宽度,树节点数量,先序遍历序列,中序遍历序列等;还有后面的图的遍历,各种图的算法,prim,Dijkstra,DFS 算法等的基础

好在二叉树的遍历并不难,只需要掌握四种遍历方法就可以拿下

  • 前序遍历
  • 中序遍历
  • 后序遍历
  • 层次遍历

这篇文章分享的前序遍历中序遍历递归和非递归的 JS 代码实现

准备数据

javascript 复制代码
const data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, null];

const generateTree = (data, i) => {
	if (!data[i]) return null;
	const root = { value: data[i] };
	root.left = generateTree(data, 2 * i);
	root.right = generateTree(data, 2 * i + 1);

	return root;
};

const tree = generateTree(data, 1);

这里用数组来生成二叉树的数据结构。生成的过程借助了完全二叉树的思想

假设一个节点的序号是 n,那么左子节点的序号就是 2n,右子节点的序号就是 2n+1

数组按照层次遍历的顺序来排列,最后生成的二叉树就是下面这个样子

6 是 3 的 左节点

前序遍历

递归

javascript 复制代码
const preOrder = (root) => {
	if (!root) return;
	console.log(root.value);
	preOrder(root.left);
	preOrder(root.right);
};

代码很容易理解,主要逻辑是先输出当前节点,然后输出左子树,再输出右子树

javascript 复制代码
preOrder(tree);

运行结果:

非递归

javascript 复制代码
const preOrder2 = (root) => {
	const stack = [];
	let node = root;
	while (stack.length !== 0 || node !== null) {
		while (node !== null) {
			console.log(node.value);
			stack.push(node);
			node = node.left;
		}
		const currentNode = stack.pop();
		node = currentNode.right;
	}
};

这是前序遍历的非递归代码,借助了栈这个辅助数据结构。

遍历的过程中,现访问当前节点,然后将当前节点入栈。之后再访问左子节点。如果左子节点为空,就弹出栈中的一个元素,并且访问弹出元素的右子节点。

输出结果和递归一致。

中序遍历

递归

javascript 复制代码
const InOrder = (root) => {
  if (!root) return;
  InOrder(root.left);
  console.log(root.value);
  InOrder(root.right);
};

代码很容易理解,主要逻辑是先输出左子树,然后输出当前节点,再输出右子树

javascript 复制代码
InOrder(tree);

运行结果:

非递归

javascript 复制代码
const InOrder2 = (root) => {
  const stack = [];
  // stack.push(root);
  let node = root;
  while (stack.length !== 0 || node !== null) {
    while (node !== null) {
      stack.push(node);
      node = node.left;
    }
    const currentNode = stack.pop();
    console.log(currentNode.value);
    node = currentNode.right;
  }
};

这是中序遍历的非递归代码,借助了栈这个辅助数据结构。

遍历的过程中,先将当前节点入栈,之后再访问左子节点。如果左子节点为空,就弹出栈中的一个元素,输出弹出的元素,然后将 node 值为弹出元素的右节点。

输出结果和递归一致。

总结

文章分享的前序遍历中序遍历递归和非递归的 JS 代码实现。代码比较简单,就没做很多解释。

后序遍历的非递归代码比较复杂,放在下一篇文章里分享

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