реализация дерева двоичного поиска javascript
кто-нибудь знает о каких-либо хороших примерах простой реализации BTree в Javascript? У меня есть куча "вещей", поступающих случайным образом, и хочу вставить каждый из них эффективно.
в конечном счете, каждый новый будет вставлен в DOM на основе того, где он заканчивается в дереве.
Я могу кодировать это с нуля, но предпочел бы не изобретать никаких колес.
спасибо
5 ответов
Если это имеет значение, я обнаружил, что хранение такого рода данных в виде литерального дерева было менее эффективным, чем хранение его в виде уже отсортированного массива и выполнение двоичного поиска в массиве для соединения/вставки элементов. Создание объектов JavaScript не является бесплатным, по-видимому.
есть также старый трюк кодирования дерева в массиве:
[5, 3, 7, 1, null, 6, 9, null, null, null, null, null, null]
это то же самое, что
5
/ \
3 7
/ / \
1 6 9
т. е. дети (N[i]) = N[2i+1], N[2i+2] . Я не знаю, действительно ли это дает тебе победу. Яваскрипт.
Если вы попробуете некоторые альтернативы двоичному дереву, не могли бы вы опубликовать свои выводы здесь? :)
https://gist.github.com/alexhawkins/f993569424789f3be5db
function BinarySearchTree() {
this.root = null;
}
BinarySearchTree.prototype.makeNode = function(value) {
var node = {};
node.value = value;
node.left = null;
node.right = null;
return node;
};
BinarySearchTree.prototype.add = function(value) {
var currentNode = this.makeNode(value);
if (!this.root) {
this.root = currentNode;
} else {
this.insert(currentNode);
}
return this;
};
BinarySearchTree.prototype.insert = function(currentNode) {
var value = currentNode.value;
var traverse = function(node) {
//if value is equal to the value of the node, ignore
//and exit function since we don't want duplicates
if (value === node.value) {
return;
} else if (value > node.value) {
if (!node.right) {
node.right = currentNode;
return;
} else
traverse(node.right);
} else if (value < node.value) {
if (!node.left) {
node.left = currentNode;
return;
} else
traverse(node.left);
}
};
traverse(this.root);
};
BinarySearchTree.prototype.contains = function(value) {
var node = this.root;
var traverse = function(node) {
if (!node) return false;
if (value === node.value) {
return true;
} else if (value > node.value) {
return traverse(node.right);
} else if (value < node.value) {
return traverse(node.left);
}
};
return traverse(node);
};
/* BREADTH FIRST TREE TRAVERSAL */
/* Breadth First Search finds all the siblings at each level
in order from left to right or from right to left. */
BinarySearchTree.prototype.breadthFirstLTR = function() {
var node = this.root;
var queue = [node];
var result = [];
while (node = queue.shift()) {
result.push(node.value);
node.left && queue.push(node.left);
node.right && queue.push(node.right);
}
return result;
};
BinarySearchTree.prototype.breadthFirstRTL = function() {
var node = this.root;
var queue = [node];
var result = [];
while (node = queue.shift()) {
result.push(node.value);
node.right && queue.push(node.right);
node.left && queue.push(node.left);
}
return result;
};
/*DEPTH FIRST TRAVERSALS*/
/* preOrder is a type of depth-first traversal that tries
togo deeper in the tree before exploring siblings. It
returns the shallowest descendants first.
1) Display the data part of root element (or current element)
2) Traverse the left subtree by recursively calling the pre-order function.
3) Traverse the right subtree by recursively calling the pre-order function. */
BinarySearchTree.prototype.preOrder = function() {
var result = [];
var node = this.root;
var traverse = function(node) {
result.push(node.value);
node.left && traverse(node.left);
node.right && traverse(node.right);
};
traverse(node);
return result;
};
/* inOrder traversal is a type of depth-first traversal
that also tries to go deeper in the tree before exploring siblings.
however, it returns the deepest descendents first
1) Traverse the left subtree by recursively calling the pre-order function.
2) Display the data part of root element (or current element)
3) Traverse the right subtree by recursively calling the pre-order function. */
BinarySearchTree.prototype.inOrder = function() {
var result = [];
var node = this.root;
var traverse = function(node) {
node.left && traverse(node.left);
result.push(node.value);
node.right && traverse(node.right);
};
traverse(node);
return result;
};
/* postOrder traversal is a type of depth-first traversal
that also tries to go deeper in the tree before exploring siblings.
however, it returns the deepest descendents first
1) Traverse the left subtree by recursively calling the pre-order function.
2) Display the data part of root element (or current element)
3) Traverse the right subtree by recursively calling the pre-order function. */
BinarySearchTree.prototype.postOrder = function() {
var result = [];
var node = this.root;
var traverse = function(node) {
node.left && traverse(node.left);
node.right && traverse(node.right);
result.push(node.value);
};
traverse(node);
return result;
};
//find the left most node to find the min value of a binary tree;
BinarySearchTree.prototype.findMin = function() {
var node = this.root;
var traverse = function(node) {
return !node.left ? node.value : traverse(node.left);
};
return traverse(node);
};
//find the right most node to find the max value of a binary tree;
BinarySearchTree.prototype.findMax = function() {
var node = this.root;
var traverse = function(node) {
return !node.right ? node.value : traverse(node.right);
};
return traverse(node);
};
BinarySearchTree.prototype.getDepth = function() {
var node = this.root;
var maxDepth = 0;
var traverse = function(node, depth) {
if (!node) return null;
if (node) {
maxDepth = depth > maxDepth ? depth : maxDepth;
traverse(node.left, depth + 1);
traverse(node.right, depth + 1);
}
};
traverse(node, 0);
return maxDepth;
};
//Can you write me a function that returns all the averages of the nodes
//at each level (or depth)?? with breadth-first traversal
BinarySearchTree.prototype.nodeAverages = function() {
var node = this.root;
var result = {};
var depthAverages = [];
var traverse = function(node, depth) {
if (!node) return null;
if (node) {
if (!result[depth])
result[depth] = [node.value];
else
result[depth].push(node.value);
}
//check to see if node is a leaf, depth stays the same if it is
//otherwise increment depth for possible right and left nodes
if (node.right || node.left) {
traverse(node.left, depth + 1);
traverse(node.right, depth + 1);
}
};
traverse(node, 0);
//get averages and breadthFirst
for (var key in result) {
var len = result[key].length;
var depthAvg = 0;
for (var i = 0; i < len; i++) {
depthAvg += result[key][i];
}
depthAverages.push(Number((depthAvg / len).toFixed(2)));
}
return depthAverages;
};
//Convert a binary search tree to a linked-list in place.
//In-order depth-first traversal.
function LinkedList() {
this.head = null;
}
BinarySearchTree.prototype.convertToLinkedList = function() {
var result = [];
var node = this.root;
if (!node) return null;
var traverse = function(node) {
node.left && traverse(node.left);
result.push(node.value);
node.right && traverse(node.right);
};
traverse(node);
var makeNode = function(value) {
var node = {};
node.value = value;
node.next = null;
return node;
};
var list = new LinkedList();
list.head = makeNode(result[0]);
var current = list.head;
for (var i = 1; i < result.length; i++) {
var currentNode = makeNode(result[i]);
current.next = currentNode;
current = current.next;
}
return list;
};
//TESTS
var bst = new BinarySearchTree();
bst.add(40).add(25).add(78).add(10).add(32);
console.log('BS1', bst);
var bst2 = new BinarySearchTree();
bst2.add(10).add(20).add(30).add(5).add(8).add(3).add(9);
console.log('BST2', bst2);
console.log('BREADTHFIRST LTR', bst2.breadthFirstLTR());
console.log('BREADTHFIRST RTL', bst2.breadthFirstRTL());
console.log('PREORDER', bst2.preOrder());
console.log('INORDER', bst2.inOrder());
console.log('POSTORDER', bst2.postOrder());
/*
BREADTHFIRST LTR [ 10, 5, 20, 3, 8, 30, 9 ]
BREADTHFIRST RTL [ 10, 20, 5, 30, 8, 3, 9 ]
PREORDER [ 10, 5, 3, 8, 9, 20, 30 ]
INORDER [ 3, 5, 8, 9, 10, 20, 30 ]
POSTORDER [ 3, 9, 8, 5, 30, 20, 10 ]
*/
var bst3 = new BinarySearchTree();
bst3.add('j').add('f').add('k').add('z').add('a').add('h').add('d');
console.log(bst3);
console.log('BREADTHFIRST LTR', bst3.breadthFirstLTR());
console.log('BREADTHFIRST RTL', bst3.breadthFirstRTL());
console.log('PREORDER', bst3.preOrder());
console.log('INORDER', bst3.inOrder());
console.log('POSTORDER', bst3.postOrder());
/*
BREADTHFIRST LTR [ 'j', 'f', 'k', 'a', 'h', 'z', 'd' ]
BREADTHFIRST RTL [ 'j', 'k', 'f', 'z', 'h', 'a', 'd' ]
PREORDER [ 'j', 'f', 'a', 'd', 'h', 'k', 'z' ]
INORDER [ 'a', 'd', 'f', 'h', 'j', 'k', 'z' ]
POSTORDER [ 'd', 'a', 'h', 'f', 'z', 'k', 'j' ]
*/
console.log(bst2.findMin()); // 3
console.log(bst2.findMax()); // 30
console.log(bst2.contains(15));
//bst2.add(55);
//bst2.add(65);
//bst3.add(75);
console.log(bst2);
console.log(bst2.getDepth()); // 3
console.log(bst2.add(7).add(50).add(80).add(98));
console.log(bst2.getDepth()); // 5
console.log(bst2.nodeAverages()); //[ 10, 12.5, 13.67, 22, 80, 98 ]
console.log(bst2.convertToLinkedList());
//[ 3, 5, 7, 8, 9, 10, 20, 30, 50, 80, 98 ]
//{ head: { value: 3, next: { value: 5, next: [Object] } } }
вы можете попробовать ведра, библиотека javascript, в ней есть все, что вам нужно.
бинарные деревья поиска, обычно известные как BST, являются особым типом деревьев, которые сортируются в природе. В двоичном дереве поиска каждый узел больше левого дочернего и меньше правого дочернего. Эта функция упрощает поиск, вставка и удаление узла из бинарного дерева поиска.
Algo
//Проверьте, пуст ли корневой узел или нет
/ / Если да, то назначьте новый узел root
/ / Если нет, то повторите. Метод Iterate будет проверять значение узла для добавления слева и справа дочернего элемента текущего узла обработки.
/ / Если значение узла для добавления меньше, чем узел, чем переместить Tho левый дочерний
/ / Если левый дочерний элемент пуст, чем назначить новый узел этому левому дочернему узлу
/ / else вызовите метод итерации
/ / Если значение узла для добавления больше значения узла, чем переместить в правый дочерний
/ / Если правый ребенок пуст чем назначить новый узел этому правому дочернему узлу
/ / else вызовите метод итерации
Если это поможет вам найти полную статью здесь реализация узла вставки дерева двоичного поиска в Javascript