フロントエンド: JavaScript でのバイナリ ツリー アルゴリズムの実装

フロントエンド: JavaScript でのバイナリ ツリー アルゴリズムの実装

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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。


  • ツリーに関連する概念: 1. サブツリー: 上の図に示すように、ノードとその子孫で構成されます。 2. 深さ: ノードの深さは、その祖先ノードの数によって決まります。たとえば、ノード 5 には 2 つの祖先ノードがあり、その深さは 2 です。3. 高さ: ツリーの高さは、すべてのノードの深さの最大値によって決まります。

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。

  1. 関数BinarySearchTree(){
  2. // ノードを作成するためのクラス
  3. Node =関数(キー) {
  4. this.key =キー;
  5. this.left = null ;
  6. this.right = null ;
  7. }
  8. // ルートノード
  9. ルートをnullにします
  10. }

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

  1. // キーを挿入する
  2. this.insert =関数(キー) {
  3. newNode = new Node(キー) とします。
  4. ルート === null ? (ルート = newNode) : (insertNode(ルート、newNode))
  5. }

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。

  1. 関数insertNode(ノード, newNode){
  2. 新しいノードのキーがノードのキーより小さい場合
  3. node.left === null ? (node.left = newNode) : (insertNode(node.left , newNode))
  4. }それ以外{
  5. node.right === null ? (node.right = newNode) : (insertNode(node.right , newNode))
  6. }
  7. }

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。

  1. ツリーを新しい BinarySearchTree() にします。
  2. ツリーを挿入 (20);
  3. ツリーを挿入 (21);
  4. ツリーを挿入( 520 );
  5. ツリーを挿入 ( 521 );

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。

  • 順序通りのトラバーサル: 最小から最大の順にすべてのノードを訪問する
  • 先行順序トラバーサル: 各ノードをその子孫ノードの前の順序で訪問する
  • 後順トラバーサル: まずノードの子孫ノードを訪問し、次にノード自体を訪問する

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

  1. this.inOrderTraverse =関数(cb){
  2. inOrderTraverseNode(ルート、cb);
  3. }
  4.  
  5. // ヘルパー関数
  6. 関数inOrderTraverseNode(node, cb){
  7. if(ノード ​​!== null ){
  8. inOrderTraverseNode( node.left , cb);
  9. cb(ノード.キー);
  10. inOrderTraverseNode( node.right , cb);
  11. }
  12. }

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

  1. // 事前順序ソート--- 子孫ノードの優先順位に従って各ノードを訪問します 
  2. this.preOrderTraverse =関数(cb) {
  3. preOrderTraverseNode(ルート、cb);
  4. }
  5.  
  6. // 事前順序ソートヘルパーメソッド
  7. 関数preOrderTraverseNode(ノード、cb) {
  8. if(ノード ​​!== null ) {
  9. cb(ノード.キー);
  10. preOrderTraverseNode( node.left , cb);
  11. preOrderTraverseNode( node.right , cb);
  12. }
  13. }

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

  1. // 後続のトラバーサル--- まず子孫ノードを訪問し、次にノード自体を訪問します 
  2. this.postOrderTraverse =関数(cb) {
  3. postOrderTraverseNode(ルート、cb);
  4. }
  5.  
  6. // 後続のトラバーサル補助メソッド
  7. 関数postOrderTraverseNode(ノード、cb) {
  8. if(ノード ​​!== null ){
  9. postOrderTraverseNode( node.left , cb);
  10. postOrderTraverseNode( node.right , cb);
  11. cb(ノード.キー);
  12. }
  13. }

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。

  1. // 最小値
  2. this.min =関数(){
  3. minNode(ルート)を返す
  4. }
  5.  
  6. 関数minNode(ノード) {
  7. if(ノード) {
  8. while(node ​​&& node.left !== null ){
  9. ノード = node.left ;
  10. }
  11. node.key​を返す 
  12. }
  13. 戻る ヌル 
  14. }

同様に、最大値は次のように達成されます。

  1. // 最大値
  2. this.max =関数(){
  3. maxNode(ルート)を返す
  4. }
  5.  
  6. 関数maxNode(ノード) {
  7. if(ノード){
  8. while(node ​​&& node.right !== null ){
  9. ノード = node.right ;
  10. }
  11. node.key​を返す 
  12. }
  13. 戻る ヌル 
  14. }

2. 特定の値を検索する

  1. // ツリー内の値を検索する
  2. this.search =関数(キー) {
  3. searchNode(ルート、キー)を返します
  4. }
  5.  
  6. // 検索ヘルパーメソッド
  7. 関数searchNode(ノード、キー){
  8. if(ノード === null ) {
  9. 戻る 間違い 
  10. }
  11. if(キー< ノード.キー) {
  12. searchNode ( node.left key )を返します
  13. }そうでない場合(キー> ノード.キー) {
  14. searchNode ( node.right key )を返します
  15. }それ以外{
  16. 戻る 真実 
  17. }
  18. }

3 ノードを削除する

  1. this.remove =関数(キー) {
  2. ルート = removeNode(ルート、キー);
  3. }
  4.  
  5. // 最小のノードを見つける
  6. 関数findMinNode(ノード) {
  7. if(ノード) {
  8. while(node ​​&& node.left !== null ){
  9. ノード = node.left ;
  10. }
  11. 戻りノード
  12. }
  13. 戻る ヌル 
  14. }
  15.  
  16. // ノードヘルパーメソッドを削除する
  17. 関数removeNode(ノード、キー) {
  18. if(ノード === null ) {
  19. 戻る ヌル 
  20. }
  21.  
  22. if(キー< ノード.キー) {
  23. node.left = removeNode(node.left ,キー) ;
  24. 戻りノード
  25. }そうでない場合(キー> ノード.キー) {
  26. node.right = removeNode(node.right キー) ;
  27. 戻りノード
  28. }それ以外{
  29. // ページノード
  30. if( node.left === null && node.right === null ) {
  31. ノード = null ;
  32. 戻りノード
  33. }
  34.  
  35. // 子ノードが 1 つだけあるノード
  36. if(ノード.left === null ) {
  37. ノード = node.right ;
  38. 戻りノード
  39. }そうでない場合(node.right === null ) {
  40. ノード = node.left ;
  41. 戻りノード
  42. }
  43.  
  44. // 2つの子ノードを持つノード
  45. aux = findMinNode( node.right );とします。
  46. ノードキー= aux.key ;
  47. ノード削除ます
  48. 戻りノード
  49. }
  50. }

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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