面试官:说说你对树的理解?相关的操作有哪些?
面试官:说说你对树的理解?相关的操作有哪些?
一、是什么
在计算机领域,树形数据结构是一类重要的非线性数据结构,可以表示数据之间一对多的关系。以树与二叉树最为常用,直观看来,树是以分支关系定义的层次结构
二叉树满足以下两个条件:
- 本身是有序树
- 树中包含的各个结点的不能超过 2,即只能是 0、1 或者 2
如下图,左侧的为二叉树,而右侧的因为头结点的子结点超过2,因此不属于二叉树:
同时,二叉树可以继续进行分类,分成了满二叉树和完成二叉树:
- 满二叉树:如果二叉树中除了叶子结点,每个结点的度都为 2
- 完成二叉树:如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树,且最后一层的结点依次从左到右分布
二、操作
关于二叉树的遍历,常见的有:
前序遍历
中序遍历
后序遍历
层序遍历
前序遍历
前序遍历的实现思想是:
- 访问根节点
- 访问当前节点的左子树
- 若当前节点无左子树,则访问当前节点的右子
根据遍历特性,递归版本用代码表示则如下:
1 | const preOrder = (root) => { |
如果不使用递归版本,可以借助栈先进后出的特性实现,先将根节点压入栈,再分别压入右节点和左节点,直到栈中没有元素,如下:
1 | const preOrder = (root) => { |
中序遍历
前序遍历的实现思想是:
- 访问当前节点的左子树
- 访问根节点
- 访问当前节点的右子
递归版本很好理解,用代码表示则如下:
1 | const inOrder = (root) => { |
非递归版本也是借助栈先进后出的特性,可以一直首先一直压入节点的左元素,当左节点没有后,才开始进行出栈操作,压入右节点,然后有依次压入左节点,如下:
1 | const inOrder = (root) => { |
后序遍历
前序遍历的实现思想是:
- 访问当前节点的左子树
- 访问当前节点的右子
- 访问根节点
递归版本,用代码表示则如下:
1 | const postOrder = (root) => { |
后序遍历非递归版本实际根全序遍历是逆序关系,可以再多创建一个栈用来进行输出,如下:
1 | const preOrder = (root) => { |
层序遍历
按照二叉树中的层次从左到右依次遍历每层中的结点
借助队列先进先出的特性,从树的根结点开始,依次将其左孩子和右孩子入队。而后每次队列中一个结点出队,都将其左孩子和右孩子入队,直到树中所有结点都出队,出队结点的先后顺序就是层次遍历的最终结果
用代码表示则如下:
1 | const levelOrder = (root) => { |
三、总结
树是一个非常重要的非线性结构,其中二叉树以二叉树最常见,二叉树的遍历方式可以分成前序遍历、中序遍历、后序遍历
同时,二叉树又分成了完成二叉树和满二叉树
参考文献
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