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93
b03-数据结构与算法/学习js数据结构与算法.js Normal file
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@ -0,0 +1,93 @@
function traveseTree(root, callback) {
var pCur = root, pLast = null, stack = [];
if (root == null) return;
// 先把pCur移到左子树最下边
while(pCur) {
stack.push(pCur);
pCur = pCur.left;
}
while(stack.length) {
pCur = stack.pop();
//一个根节点被访问的前提是：无右子树或右子树已被访问过
if (pCur.right == null || pCur.right == pLast) {
callback(pCur);
pLast = pCur;
}
/*这里的else语句可换成带条件的else if:
else if (pCur->lchild == pLastVisit)//若左子树刚被访问过，则需先进入右子树(根节点需再次入栈)
因为：上面的条件没通过就一定是下面的条件满足。仔细想想！
*/
else {
// 根节点再次入栈
stack.push(pCur);
// 进入右子树，且可肯定右子树一定不为空
pCur = pCur.right;
while(pCur) {
stack.push(pCur);
pCur = pCur.left;
}
}
}
}
var root = {
value: 11,
left: {
value: 7,
left: {
value: 5,
left: {
value: 3,
left: null,
right: null
},
right: {
value: 6,
left: null,
right: null
}
},
right: {
value: 9,
left: {
value: 8,
left: null,
right: null
},
right: {
value: 10,
left: null,
right: null
}
}
},
right: {
value: 15,
left: {
value: 13,
left: {
value: 12,
left: null,
right: null
},
right: {
value: 14,
left: null,
right: null
}
},
right: {
value: 20,
left: {
value: 18,
left: null,
right: null
},
right: {
value: 25,
left: null,
right: null
}
}
}
};
traveseTree(root, e => {e && e.value && console.log(e.value);});

94
b03-数据结构与算法/学习js数据结构与算法.md
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@ -199,24 +199,102 @@ function traveseTree(node, callback) {
}
}
// 非递归写法
// 非递归写法（借助栈）
function traveseTree(root, callback) {
var stack = [];
var currentNode = root;
while(currentNode) {
while(currentNode.left) {
stack.push(currentNode.left);
currentNode = currentNode.left;
var p = root;
if (root == null)
return;
while(stack.length || p) {
// 第一步：遍历左子树，根节点入栈（为了后面根据根节点找到右子树）
while(p) {
stack.push(p);
p = p.left;
}
callback(stack.pop());
callback(stack.pop());
// 第二步：出栈（p指向栈顶元素，取p的右子树重复以上过程，直到栈为空且p为空）
callback(p = stack.pop());
p = p.right;
}
}
```
#### 先序遍历（根左右）
```js
// 递归写法
function traveseTree(root, callback) {
if (root != null) {
callback(root);
traveseTree(root.left);
traveseTree(root.right);
}
}
// 非递归写法（借助栈）
function traveseTree(root, callback) {
var p = root,
stack = [];
if (root == null) return;
while(stack.length || p) {
// 第一步：先遍历左子树，边遍历边打印，并将根节点存入栈中，以后借助跟节点进入右子树开启新一轮遍历
while(p) {
callback(p);
stack.push(p);
p = p.left;
}
p = stack.pop();
p = p.right;
}
}
```
#### 后序遍历（左右根）
```js
// 递归写法
function traveseTree(root, callback) {
if (root != null) {
traveseTree(root.left);
traveseTree(root.right);
callback(root);
}
}
// 非递归写法（借助栈）
// 后序遍历的难点在于：需要判断上次访问的节点是位于左子树，还是右子树。若是位于左子树，则需跳过根节点，先进入右子树，再回头访问根节点；若是位于右子树，则直接访问根节点。
function traveseTree(root, callback) {
var pCur = root, pLast = null, stack = [];
if (root == null) return;
// 先把pCur移到左子树最下边
while(pCur) {
stack.push(pCur);
pCur = pCur.left;
}
while(stack.length) {
pCur = stack.pop();
//一个根节点被访问的前提是：无右子树或右子树已被访问过
if (pCur.right == null || pCur.right == pLast) {
callback(pCur);
pLast = pCur;
}
/*这里的else语句可换成带条件的else if:
else if (pCur->lchild == pLastVisit)//若左子树刚被访问过，则需先进入右子树(根节点需再次入栈)
因为：上面的条件没通过就一定是下面的条件满足。仔细想想！
*/
else {
// 根节点再次入栈
stack.push(pCur);
// 进入右子树，且可肯定右子树一定不为空
pCur = pCur.right;
while(pCur) {
stack.push(pCur);
pCur = pCur.left;
}
}
}
}
```
### 树的查找
### 树的删除