JS中的二叉树遍历详解

二叉树是由根节点，左子树，右子树组成，左子树和友子树分别是一个二叉树。 这篇文章主要在JS中实现二叉树的遍历。
一个二叉树的例子


var tree = {
value: 1,
left: {
value: 2,
left: {
value: 4
}
},
right: {
value: 3,
left: {
value: 5,
left: {
value: 7
},
right: {
value: 8
}
},
right: {
value: 6
}
}
}

广度优先遍历 广度优先遍历是从二叉树的第一层（根结点）开始，自上至下逐层遍历；在同一层中，按照从左到右的顺序对结点逐一访问。 实现： <!--more--> 使用数组模拟队列。首先将根节点归入队列。当队列不为空的时候，执行循环：取出队列的一个节点，如果该结点的左子树为非空，则将该结点的左子树入队列；如果该结点的右子树为非空，则将该结点的右子树入队列。 （描述有点不清楚，直接看代码吧。）


var levelOrderTraversal = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var que = []
que.push(node)
while(que.length !== 0) {
node = que.shift()
console.log(node.value)
if(node.left) que.push(node.left)
if(node.right) que.push(node.right)
}
}


递归遍历 觉得用这几个字母表示递归遍历的三种方法不错： D：访问根结点，L：遍历根结点的左子树，R：遍历根结点的右子树。 先序遍历：DLR 中序遍历：LDR 后序遍历：LRD 顺着字母表示的意思念下来就是遍历的顺序了 ^ ^
这3种遍历都属于递归遍历，或者说深度优先遍历（Depth-First Search，DFS），因为它总 是优先往深处访问。
先序遍历的递归算法：


var preOrder = function (node) {
if (node) {
console.log(node.value);
preOrder(node.left);
preOrder(node.right);
}
}


中序遍历的递归算法：


var inOrder = function (node) {
if (node) {
inOrder(node.left);
console.log(node.value);
inOrder(node.right);
}
}


后序遍历的递归算法：


var postOrder = function (node) {
if (node) {
postOrder(node.left);
postOrder(node.right);
console.log(node.value);
}
}


非递归深度优先遍历 其实对于这些概念谁是属于谁的我也搞不太清楚。有的书里将二叉树的遍历只讲了上面三种递归遍历。有的分广度优先遍历和深度优先遍历两种，把递归遍历都分入深度遍历当中;有的分递归遍历和非递归遍历两种，非递归遍历里包括广度优先遍历和下面这种遍历。个人觉得怎么分其实并不重要，掌握方法和用途就好 ：）
刚刚在广度优先遍历中使用的是队列，相应的，在这种不递归的深度优先遍历中我们使用栈。在JS中还是使用一个数组来模拟它。 这里只说先序的： 额，我尝试了描述这个算法，然而并描述不清楚，按照代码走一边你就懂了。


var preOrderUnRecur = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var stack = []
stack.push(node)
while(stack.length !== 0) {
node = stack.pop()
console.log(node.value)
if(node.right) stack.push(node.right)
if(node.left) stack.push(node.left)
}
}


看了这一篇，找到了非递归后序的算法，所以在这里把非递归的遍历方法补充完整。 非递归中序 先把数的左节点推入栈，然后取出，再推右节点。


var inOrderUnRecur = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var stack = []
while(stack.length !== 0 || node) {
if(node) {
stack.push(node)
node = node.left
} else {
node = stack.pop()
console.log(node.value)
node = node.right
}
}
}


非递归后序(使用一个栈) 这里使用了一个临时变量记录上次入栈/出栈的节点。思路是先把根节点和左树推入栈，然后取出左树，再推入右树，取出，最后取跟节点。


var posOrderUnRecur = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var stack = []
stack.push(node)
var tmp = null
while(stack.length !== 0) {
tmp = stack[stack.length - 1]
if(tmp.left && node !== tmp.left && node !== tmp.right) {
stack.push(tmp.left)
} else if(tmp.right && node !== tmp.right) {
stack.push(tmp.right)
} else {
console.log(stack.pop().value)
node = tmp
}
}
}


非递归后序(使用两个栈) 这个算法的思路和上面那个差不多，s1有点像一个临时变量。


var posOrderUnRecur = function(node) {
if(node) {
var s1 = []
var s2 = []
s1.push(node)
while(s1.length !== 0) {
node = s1.pop()
s2.push(node)
if(node.left) {
s1.push(node.left)
}
if(node.right) {
s1.push(node.right)
}
}
while(s2.length !== 0) {
console.log(s2.pop().value);
}
}
}


Morris遍历 这个方法即不用递归也不用栈实现三种深度遍历，空间复杂度为O(1)（这个概念我也不是特别清楚org） （这三种算法我先放着，有空再研究） Morris先序:


var morrisPre = function(head) {
if(!head) {
return
}
var cur1 = head,
cur2 = null
while(cur1) {
cur2 = cur1.left
if(cur2) {
while(cur2.right && cur2.right != cur1) {
cur2 = cur2.right
}
if(!cur2.right) {
cur2.right = cur1
console.log(cur1.value)
cur1 = cur1.left
continue
} else {
cur2.right = null
}
} else {
console.log(cur1.value)
}
cur1 = cur1.right
}
}


Morris中序:


var morrisIn = function(head) {
if(!head) {
return
}
var cur1 = head,
cur2 = null
while(cur1) {
cur2 = cur1.left
if(cur2) {
while(cur2.right && cur2.right !== cur1) {
cur2 = cur2.right
}
if(!cur2.right) {
cur2.right = cur1
cur1 = cur1.left
continue
} else {
cur2.right = null
}
}
console.log(cur1.value)
cur1 = cur1.right
}
}


Morris后序:


var morrisPost = function(head) {
if(!head) {
return
}
var cur1 = head,
cur2 = null
while(cur1) {
cur2 = cur1.left
if(cur2) {
while(cur2.right && cur2.right !== cur1) {
cur2 = cur2.right
}
if(!cur2.right) {
cur2.right = cur1
cur1 = cur1.left
continue
} else {
cur2.right = null
printEdge(cur1.left)
}
}
cur1 = cur1.right
}
printEdge(head)
}
var printEdge = function(head) {


以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。


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