本文目录
- 回顾数组本篇使用的五个方法
- 深度优先遍历 (递归方法) 思路+代码
- 深度优先遍历 (非递归方法) 思路+代码
- 广度优先遍历 (非递归方法) 思路+代码
虽然刚好举的例子是二叉树,但是几个叉都能遍历哈,因为遍历思路和叉数没关系
需求:遍历root拿到所有的 'name' 值
var root = {
name: 'A',
children: [
{
name: 'B1',
children: [
{
name: 'C1',
children: [
{
name: 'D',
children: [
{
name: 'D1' ,
children: [{name: 'F1 '},{name: 'F2'}]
},
{ name: 'D2' }
]
}
]
}
]
},
{
name: 'B2',
children: [ {name: 'C2' }, { name: 'C3' } ]
}
]
}
image.png
1. 首先回顾下本篇用到的数组的5个方法
方法 | 参数 | 作用 | 返回值 |
---|---|---|---|
arr.unshift(1) | 要插入的值 | 向数组头部插入一个值 | 新数组length |
arr.shift() | 无 | 从数组头部取出一个值 | 取出的值 |
arr.push(1) | 要放入的值 | 向数组尾部放入一个值 | 新数组length |
arr.pop() | 无 | 从数组尾部取出一个值 | 取出的值 |
arr.reverse() | 无 | 反转数组的值 |
2. 深度优先遍历 (递归方法) => 前序遍历
前序遍历: 根节点--> 左节点 --> 右节点
let arr = []; // 存放遍历得到的 'name' 的值
function traverseTree(node) {
if (!node) {
return;
}
arr.push(node.name)
if (node.children && node.children.length > 0) {
node.children.map(item => this.traverseTree(item)) // 递归调用该函数
}
return arr
}
traverseTree(root);
3. 深度优先遍历 (非递归方法) 思路+代码 => 前序遍历
思路:
1:声明一个数组用于存放所有的节点;
2:通过循环依次从数组stack头部拿一个节点进行遍历;
3:若其有子节点,则将其子节点(即tmpNode)放入stack队头;
4:若其无子节点,则再次进入while循环;
function traverseTree2(node) {
if (!node) {
return;
}
let stack = []; // 用于存放所有待处理节点
let arr = []; // 存放遍历后的结果
let tmpNode; //当前正在被处理的节点
stack.push(node);
while (stack.length) {
tmpNode = stack.shift(); // !!
arr.push(tmpNode.name)
if (tmpNode.children && tmpNode.children.length) {
tmpNode.children.reverse().map(item => stack.unshift(item)) // !!广度和深度唯一的区别在这里
}
}
return arr
}
广度优先遍历 (非递归方法) 思路+代码 => 按层遍历
思路:
与深度优先唯一不同点是遍历当前节点时,若其有子节点时, 则将其子节点放于stack的尾部;
function traverseTree3(node) {
if (!node) {
return;
}
let stack = []; // 用于存放所有待处理节点
let arr = []; // 存放遍历后的结果
let tmpNode; //当前正在被处理的节点
stack.push(node);
while (stack.length) {
tmpNode = stack.shift(); // !!
// 当前节点的'name'属性放进arr
arr.push(tmpNode.name);
if (tmpNode.children && tmpNode.children.length) {
tmpNode.children.map(item => stack.push(item)) // !!
}
}
return arr;
}
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