[英]One algorithm for binary tree search, traversal, insertion, and deletion
我看到二叉树实现像这样 :
var insert = function(value, root) {
if (!root) {
// Create a new root.
root = { val: value };
}
else {
var current = root;
while (current) {
if (value < current.val) {
if (!current.left) {
// Insert left child.
current.left = { val: value };
break;
}
else {
current = current.left;
}
}
else if (value > current.val) {
if (!current.right) {
// Insert right child.
current.right = { val: value };
break;
}
else {
current = current.right;
}
}
else {
// This value already exists. Ignore it.
break;
}
}
}
return root;
}
var exists = function(value, root) {
var result = false;
var current = root;
while (current) {
if (value < current.val) {
current = current.left;
}
else if (value > current.val) {
current = current.right;
}
else {
result = true;
break;
}
}
return result;
}
var traversePre = function(head, callback) {
// Preorder traversal.
if (head) {
if (callback) {
callback(head.val);
}
traversePre(head.left, callback);
traversePre(head.right, callback);
}
}
var traversePost = function(head, callback) {
// Postorder traversal.
if (head) {
traversePost(head.left, callback);
traversePost(head.right, callback);
if (callback) {
callback(head.val);
}
}
}
var traverseIn = function(head, callback) {
// Inorder traversal.
if (head) {
traverseIn(head.left, callback);
if (callback) {
callback(head.val);
}
traverseIn(head.right, callback);
}
}
var traverseInIterative = function(head, callback) {
// Inorder traversal (iterative style).
var current = head;
var history = [];
// Move down to the left-most smallest value, saving all nodes on the way.
while (current) {
history.push(current);
current = current.left;
}
current = history.pop();
while (current) {
if (callback) {
callback(current.val);
}
// Move to the right, and then go down to the left-most smallest value again.
current = current.right;
while (current) {
history.push(current);
current = current.left;
}
current = history.pop();
}
}
var root = insert(10);
insert(5, root);
insert(6, root);
insert(3, root);
insert(20, root);
特别是, traverseInIterative
对我来说看起来不错。 但是我想知道是否真的需要insert
并exists
,以及是否同样需要search
或delete
。 我发现(就像在这些实现中一样)它们的实现方式有所不同,但是我想知道是否可以实现一个通用的匹配功能,一次解决所有性能,同时在性能方面达到理想。
设计执行所有操作的通用方法的一种方法是-
genericMethod(value, root, command)
在此, command
参数将接收一个指定insert
, delete
或search
的字符串。 基于命令参数,您可以调整内部实现以支持所有操作。
现在让我们来谈谈性能和设计角度的问题。 我认为使用这种方法并不理想。 拥有这样的通用方法会给您带来比您想象的更多的问题。
现在,在检查完您的代码后-有很多可以改进的地方,根据我的看法,它们将为您带来更好的体验,例如-
exists()
方法,而不是在那些方法中编写相同的代码即可。 这种类型的通用行为确保您不会一次又一次地编写相同的代码,也不会重复编写SRP(单一职责原理),因此您的代码是完全分隔开的,并且更易于阅读。
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