本文实例讲述了JavaScript实现二叉树定义、遍历及查找的方法。分享给大家供大家参考，具
本文实例讲述了JavaScript实现二叉树定义、遍历及查找的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
二叉树（binary tree）
在写这篇文章之前说一下数据结构和算法这个系列，这个系列包含了很多东西，比如啥子排序，线性表，广义表，树，图这些大家都是知道的，但是这些东西我们学了之后工作中能用到的又有多少呢，据我所知绝大部分公司，一线码农，屌丝，程序猿是用不到这些东西，既然这样为啥子我还要强调这个系列呢，本人觉得算法和数据结构是程序的基本功，前提想脱离一线码农，普通程序猿行列，说得通俗一点就是让自己变的更牛逼。其次语言都是想通的，只要是掌握了一门语言学习其他语言就如同顺水推舟，不费一点力气。另外还有一点就是我会一直把这个系列写下去， 虽然网上一搜一大筐，已经写烂了，但是我写作的目的有两个，第一和大家分享， 第二可以让自己更深入的理解。好了，其他的不多说了，最近复习了一下二叉树， 就先写这个，后面会依次的加上排序， 线性表，广义表。。。。等等
二叉树
一说到二叉树我们肯定会问，什么是二叉树，二叉树是个啥子东东，拿来有啥子用嘛，我们为啥子要学习它嘛？ 如果当初你在学习二叉树的时候你没有问过自己这些问题，那么你对它的了解也仅仅也只是了解。那我们现在来说说什么是二叉树，二叉树就是一种数据结构， 它的组织关系就像是自然界中的树一样。官方语言的定义是：是一个有限元素的集合,该集合或者为空、或者由一个称为根的元素及两个不相交的、被分别称为左子树和右子树的二叉树组成。至于为啥子要学习它，妈妈总是说，孩子，等你长大了就明白了。
二叉树的性质
性质1：二叉树第i层上的节点数目最多为2i-1(i≥1); 性质2：深度为k的二叉树至多有2k-1个结点(k≥1)。 性质3： 在任意-棵二叉树中，若叶子结点（即度为0的结点）的个数为n0，度为1的结点数为n1，度为2的结点数为n2，则no=n2+1。
二叉树的存储结构与构建
二叉树的存储方式有两种，一种顺序存储，比如:
var binaryTree = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'h', 'i']; 这就是一颗二叉树，假设binaryTree[i]是二叉树的一个节点，那么它的左孩子节点 leftChild = binaryTree[i*2+1]那么相应的右孩子节点 rightChild = binaryTree[i*2+2]; 一般情况下顺序存储的这种结构用的较少，另外一种存储方式就是链式存储，下面我会用代码来详细描述二叉树式结构的构建与存储方式，构建二叉树也有两种方式一种是递归方式构建，这种很简单，另一种是非递归方法构建，这种呢相对于前一种复杂一点点，不过也不用担心，我在代码中加上详细的注释，一步一步的走下去。我们现在就以26个英文字母来构建二叉树
var charecters = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'];在构建二叉树之前我们会用到一个节点对象，节点对象如下：（注意：关于javascript的面向对象，原型，语法特点我会放在javascript语言知识点这个系列）
/*
*二叉树的节点对象
*/
function Node() {
this.text = ''; //节点的文本
this.leftChild = null; //节点的左孩子引用
this.rightChild = null; //节点右孩子引用
}
递归构建二叉树
在构建好二叉树节点之后我们紧接着用递归来构建二叉树
var charecters = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'];
function buildTree(node, i) {
var leftIndex = 2*i+1, //左孩子节点的索引
rightIndex = 2*i+2; //右孩子节点的索引
if(leftIndex < charecters.length) { //判断索引的长度是否超过了charecters数组的大小
var childNode = new Node(); //创建一个新的节点对象
childNode.text = charecters[leftIndex]; //给节点赋值
node.leftChild = childNode; //给当前节点node加入左孩子节点
buildTree(childNode, leftIndex); //递归创建左孩子
}
if(rightIndex < charecters.length) { //下面注释参照上面的构建左孩子的节点
var childNode = new Node();
childNode.text = charecters[rightIndex];
node.rightChild = childNode;
buildTree(childNode, rightIndex);
}
}
//下面构造二叉树
var node = new Node();
node.text = charecters[0];
buildTree(node, 0); //索引i是从0开始构建
非递归构建二叉树
下面是以非递归方式构建二叉树：
var root;
function createBinaryTree() {
var len = charecters.length, //数组的长度
index = 0, //索引从0开始
nodes = new Array(); //创建一个临时数组，用于存放二叉树节点
//循环创建二叉树节点存放到数组中
for (var i = 0 ; i < charecters.length ; i++) {
var node = new Node();
node.text = charecters[i];
nodes.push(node);
}
//循环建立二叉树子节点的引用
while(index < len) {
var leftIndex = 2*index+1, //当前节点左孩子索引
rightIndex = 2*index+2; //当前节点右孩子索引
//给当前节点添加左孩子
nodes[index].leftChild = nodes[leftIndex];
//给当前节点添加右孩子
nodes[index].rightChild = nodes[rightIndex];
index++;
}
root = nodes[0];
}
二叉树的三种遍历
好了，现在我们已经成功构建了二叉树的链式结构，在构建了二叉树的链式结构后我们进入二叉树的最基本的遍历了，遍历有三种最基本的遍历，我不说想必大家都知道，先序遍历，中序遍历和后续遍历。虽然这三种遍历递归方式都比较简单，但非递归方式就不是那么容易了，当时我在实现的时候都卡了半天，真的是说起来容易做起来难啊，在实现遍历前我们首先要来实现的是栈，因为在非递归遍历的时候会用到栈，那到底什么是栈呢，这里我就简单介绍下吧，有兴趣的朋友可以去维基百科有权威的定义，栈和队列也是一种数据结构，栈存放数据的时候是先进先出，而队列是先进后出。
实现栈的对象
下面用javascript来实现栈的对象
function Stack() {
var stack = new Array(); //存放栈的数组
//压栈
this.push = function(o) {
stack.push(o);
};
//出栈
this.pop = function() {
var o = stack[stack.length-1];
stack.splice(stack.length-1, 1);
return o;
};
//检查栈是否为空
this.isEmpty = function() {
if(stack.length <= 0) {
return true;
}
else {
return false;
}
};
}
//使用方式如下
var stack = new Stack();
stack.push(1); //现在栈中有一个元素
stack.isEmpty(); //false , 栈不为空
alert(stack.pop()); //出栈, 打印1
stack.isEmpty(); //true, 此时栈为空，因为在调用了stack.pop()之后元素出栈了，所以为空
1. 先序遍历
在实现了栈对象以后我们首先来进行先序遍历的递归方式
function firstIteration(node) {
if(node.leftChild) { //判断当前节点是否有左孩子
firstIteration(node.leftChild); //递归左孩子
}
if(node.rightChild) { //判断当前节点是否有右孩子
firstIteration(node.rightChild); //递归右孩子
}
}
//递归遍历二叉树
firstIteration(root);
先序遍历的非递归方式
上面的代码大家可以在firstIteration()方法中加个alert()函数来验证是否正确。那么下面就要说说先序遍历的非递归方式，遍历思想是这样的：先访问根节点在访问左节点， 最后访问右节点。从根节点一直往下访问找左孩子节点，直到最后一个左孩子节点（将这条路径保存到栈中），然后再访问最后一个左孩子的兄弟节点（右孩子节点），之后回溯到上一层（将栈中的元素取出 就是出栈），又开始从该节点（回溯到上一层的节点）一直往下访问找左孩子节点... 直到栈中的元素为空，循环结束。
function notFirstIteration(node) {
var stack = new Stack(), //开辟一个新的栈对象
resultText = ''; //存放非递归遍历之后的字母顺序
stack.push(root); //这个root在上面非递归方式构建二叉树的时候已经构建好的
var node = root;
resultText += node.text;
while(!stack.isEmpty()) {
while(node.leftChild) { //判断当前节点是否有左孩子节点
node = node.leftChild; //取当前节点的左孩子节点
resultText += node.text; //访问当前节点
stack.push(node); //将当前节点压入栈中
}
stack.pop(); //出栈
node = stack.pop().rightChild; //访问当前节点的兄弟节点（右孩子节点）
if(node) { //当前节点的兄弟节点不为空
resultText += node.text; //访问当前节点
stack.push(node); //将当前节点压入栈中
}
else { //当前节点的兄弟节点为空
node = stack.pop(); //在回溯到上一层
}
}
}
//非递归先序遍历
notFirstIteration(root);
2. 中序遍历
只要把思路理清楚了现实起来其实还是挺容易的，只要我们熟悉了一种二叉树的非递归遍历方式，其他几种非递归方式就容易多了，照着葫芦画瓢，下面是中序遍历的递归方式，中序遍历的思想是：先访问左孩子节点，在访问根节点，最后访问右节点
var strText = "";
function secondIteration(node) {
//访问左节点
if(node.leftChild) {
if(node.leftChild.leftChild) {
secondIteration(node.leftChild);
}
else {
strText += node.leftChild.text;
}
}
//访问根节点
strText += node.text;
//访问右节点
if(node.rightChild) {
if(node.rightChild.leftChild) {
secondIteration(node.rightChild);
}
else {
strText += node.rightChild.text;
}
}
}
secondIteration(root);
alert(strText);
中序遍历的非递归方式
思想是：1. 从根节点一直往下找左孩子节点，直到找到最后一个左孩子节点（用栈将此路径保存，但不访问）2.访问最后一个左孩子节点，然后再访问根节点（要先弹出栈，就是在栈中取上一层节点）3.在访问当前节点（最后一个左孩子节点）的兄弟节点（右孩子节点），这里要注意如果兄弟节点是一个叶节点就直接访问，否则是兄弟节点是一颗子树的话不能马上访问，要先来重复 1， 2，3步骤， 直到栈为空，循环结束
function notSecondIteration() {
var resultText = '',
stack = new Stack(),
node = root;
stack.push(node);
while(!stack.isEmpty()) {
//从根节点一直往下找左孩子节点直到最后一个左孩子节点，然后保存在栈中
while(node.leftChild) {
node = node.leftChild;
stack.push(node);
}
//弹出栈
var tempNode = stack.pop();
//访问临时节点
resultText += tempNode.text;
if(tempNode.rightChild) {
node = tempNode.rightChild;
stack.push(node);
}
}
alert(resultText);
}
3. 后续遍历
最后就还剩下一种遍历方式，二叉树的后续遍历，后续遍历的思想是：先访问左孩子节点，然后在访问右孩子节点，最后访问根节点
后续遍历的递归方式
var strText = '';
function lastIteration(node) {
//首先访问左孩子节点
if(node.leftChild) {
if(node.leftChild.leftChild) {
lastIteration(node.leftChild);
}
else {
strText += node.leftChild.text;
}
}
//然后再访问右孩子节点
if(node.rightChild) {
if(node.rightChild.rightChild) {
lastIteration(node.rightChild);
}
else {
strText += node.rightChild.text;
}
}
//最后访问根节点
strText += node.text;
}
//中序递归遍历
lastIteration(root);
alert(strText);
后续非递归遍历
后续非递归遍历的思想是：1.从根节点一直往下找左孩子节点，直到最后一个左孩子节点（将路径保存到栈中，但不访问）2.弹出栈访问最后一个左孩子节点 3.进入最后一个左孩子节点的兄弟节点，如果兄弟节点是叶节点就访问它，否则将该节点重复 1， 2步骤, 直到栈中的元素为空，循环结束。3.访问根节点
function notLastIteration() {
var strText = '',
stack = new Stack();
nodo = root;
stack.push(node);
while(!stack.isEmpty()) {
while(node.leftChild) {
node = node.leftChild;
stack.push(node);
}
//弹出栈
var tempNode = stack.pop();
//访问左孩子节点
strText += tempNode.text;
//访问右孩子节点
if(tempNode.rightChild) {
if(tempNode.rightChild.leftChild || tempNode.rightChild.rightChild) { //判断最后一个左孩子节点的兄弟节点是否为页节点
stack.push(tempNode.rightChild);
}
else {
strText += tempNode.rightChild.text;
}
}
}
alert(strText);
}