次に、js データ構造のツリーを調べてみましょう。ここでのツリーは、幹と枝を持つ現実のツリーに似ています。プログラムでは、ツリーは、すばやく見つける必要のあるデータを格納するのに非常に便利なデータ構造です。これは、階層データの抽象モデルです。ツリー構造は、親子関係を持つ一連のノードで構成されます。各ノードには親ノードと 0 個以上の子ノードがあります。以下はツリー構造です。
二分木と二分探索木の紹介 バイナリ ツリーのノードには、最大 2 つの子ノード (左側に 1 つ、右側に 1 つ) を含めることができます。この定義の利点は、ノードの挿入、検索、削除のためのより効率的なアルゴリズムを記述できることです。二分探索木は二分木の一種ですが、左の子ノードには親ノードより小さい値しか格納できず、右の子ノードには親ノードより大きい値を格納することができます。次に、このアイデアに従って二分探索木を実装します。 1. BinarySearchTreeクラスを作成する ここではコンストラクターを使用してクラスを作成します。
ノード間の関係を表すために、リンク リストに似たポインター メソッドを使用します。リンク リストがわからない場合は、次の記事「単一方向および双方向のリンク リストを実装する方法」をお読みください。 2. キーを挿入する
ツリーに新しいノードを挿入する処理は、次の 3 つの部分から構成されます。1. 新しいノードの Node クラス インスタンスを作成する --> 2. 挿入操作がルート ノードであるかどうかを判断し、そうである場合はルート ノードを指定します --> 3. ノードをルート以外のノードの場所に追加します。 insertNode の具体的な実装は次のとおりです。
ここでは再帰を使います。この後実装する検索や削除などでも再帰を多用するので、わからない場合はまず自分で学んでみましょう。キーを挿入するためのバイナリ ツリー インスタンスを作成します。
挿入された構造は二分探索木のルールに従って挿入され、その構造は上記の最初のツリー図に似ています。 ツリートラバーサル ツリーをトラバースする方法には、インオーダー、プレオーダー、ポストオーダーの 3 つがあります。
上記の紹介に基づいて、次の実装コードを作成できます。 1 順序ソート
順序付きトラバーサルを使用すると、ツリーを小さいものから大きいものへと並べ替えることができます。 2 予約注文の並べ替え
事前順序ソートを使用すると、構造化された出力の機能を実現できます。 3 事後順序ソート
後順序トラバーサルを使用すると、階層関係内のすべての要素のサイズを計算できます。 ツリー内の値の検索 ツリーで一般的に実行される検索には、最大値、最小値、特定の値の 3 つの種類があります。 1 最小 最小値は、左のツリーの最下層のノードとして定義されます。具体的な実装コードは次のとおりです。
同様に、最大値は次のように達成されます。
2. 特定の値を検索する
3 ノードを削除する
ノードを削除するときに考慮する必要がある状況は多数あります。ここでは、min に似た実装を使用して、最小のノードを見つける関数を記述します。削除するノードに 2 つの子ノードがある場合、削除する現在のノードを子ノードの中で最大のノードの値に置き換えてから、この子ノードを削除する必要があります。 この時点で、バイナリ検索ツリーは実装されましたが、まだ問題があります。ツリーの片側が非常に深い場合、特定のパフォーマンス問題が発生します。この問題を解決するには、任意のノードの左サブツリーと右サブツリーの高さの差が最大 1 である自己バランスバイナリツリーである AVL ツリーを使用できます。 |
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