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本篇文章给大家带来了关于javascript的相关知识，主要介绍了JavaScript二叉树及各种遍历算法详情，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下，希望对大家有帮助。
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什么是二叉树二叉树是每个节点最多只能有两个子节点的树，如下图所示：
一个二叉树具有以下几个特质：
第i层的节点最有只有2^(i-1)个；如果这颗二叉树的深度为k，那二叉树最多有2^k-1个节点；在一个非空的二叉树中，若使用n0表示叶子节点的个数，n2是度为2的非叶子节点的个数，那么两者满足关系n0 = n2 + 1。满二叉树如果在一个二叉树中，除了叶子节点，其余的节点的每个度都是2，则说明该二叉树是一个满二叉树，
如下图所示：
满二叉树除了满足普通二叉树特质，还具有如下几个特质：
满二叉树的的第n层具有2^(n-1)个节点；深度为k的满二叉树一定存在2^k-1个节点，叶子节点的个数为2^(k-1)；具有n个节点的满二叉树的深度为log_2^(n+1)。完全二叉树如果一个二叉树去掉最后一次层是满二叉树，且最后一次的节点是依次从左到右分布的，则这个二叉树是一个完全二叉树，
如下图所示：
二叉树的存储存储二叉树的常见方式分为两种，一种是使用数组存储，另一种使用链表存储。
数组存储使用数组存储二叉树，如果遇到完全二叉树，存储顺序从上到下，从左到右，如下图所示：
如果是一个非完全二叉树，如下图所示：
需要先将其转换为完全二叉树，然后在进行存储，如下图所示：
可以很明显的看到存储空间的浪费。
链表存储使用链表存储通常将二叉树中的分为3个部分，如下图：
这三个部分依次是左子树的引用，该节点包含的数据，右子树的引用，存储方式如下图所示：
与二叉树相关的算法以下算法中遍历用到的树如下：
// tree.jsconst bt = { val: 'A', left: { val: 'B', left: { val: 'D', left: null, right: null }, right: { val: 'E', left: null, right: null }, }, right: { val: 'C', left: { val: 'F', left: { val: 'H', left: null, right: null }, right: { val: 'I', left: null, right: null }, }, right: { val: 'G', left: null, right: null }, },}module.exports = bt登录后复制深度优先遍历二叉树的深度优先遍历与树的深度优先遍历思路一致，思路如下：
访问根节点；访问根节点的left访问根节点的right重复执行第二三步实现代码如下：
const bt = { val: 'A', left: { val: 'B', left: { val: 'D', left: null, right: null }, right: { val: 'E', left: null, right: null }, }, right: { val: 'C', left: { val: 'F', left: { val: 'H', left: null, right: null }, right: { val: 'I', left: null, right: null }, }, right: { val: 'G', left: null, right: null }, },}function dfs(root) { if (!root) return console.log(root.val) root.left && dfs(root.left) root.right && dfs(root.right) }dfs(bt)/** 结果A B D E C F H I G*/登录后复制广度优先遍历实现思路如下：
创建队列，把根节点入队把对头出队并访问把队头的left和right依次入队重复执行2、3步，直到队列为空实现代码如下：
function bfs(root) { if (!root) return const queue = [root] while (queue.length) { const node = queue.shift() console.log(node.val) node.left && queue.push(node.left) node.right && queue.push(node.right) }}bfs(bt)/** 结果A B C D E F G H I */登录后复制先序遍历二叉树的先序遍历实现思想如下：
访问根节点;对当前节点的左子树进行先序遍历；对当前节点的右子树进行先序遍历；如下图所示：
递归方式实现如下：
const bt = require('./tree')function preorder(root) { if (!root) return console.log(root.val) preorder(root.left) preorder(root.right)}preorder(bt)/** 结果A B D E C F H I G*/登录后复制迭代方式实现如下：
// 非递归版function preorder(root) { if (!root) return // 定义一个栈，用于存储数据 const stack = [root] while (stack.length) { const node = stack.pop() console.log(node.val) /* 由于栈存在先入后出的特性，所以需要先入右子树才能保证先出左子树 */ node.right && stack.push(node.right) node.left && stack.push(node.left) }}preorder(bt)/** 结果A B D E C F H I G*/登录后复制中序遍历二叉树的中序遍历实现思想如下：
对当前节点的左子树进行中序遍历；访问根节点;对当前节点的右子树进行中序遍历；如下图所示：
递归方式实现如下：
const bt = require('./tree')// 递归版function inorder(root) { if (!root) return inorder(root.left) console.log(root.val) inorder(root.right)}inorder(bt)/** 结果D B E A H F I C G*/登录后复制迭代方式实现如下：
// 非递归版function inorder(root) { if (!root) return const stack = [] // 定义一个指针 let p = root // 如果栈中有数据或者p不是null，则继续遍历 while (stack.length || p) { // 如果p存在则一致将p入栈并移动指针 while (p) { // 将 p 入栈，并以移动指针 stack.push(p) p = p.left } const node = stack.pop() console.log(node.val) p = node.right }}inorder(bt)/** 结果D B E A H F I C G*/登录后复制后序遍历二叉树的后序遍历实现思想如下：
对当前节点的左子树进行后序遍历；对当前节点的右子树进行后序遍历；访问根节点;如下图所示：
递归方式实现如下：
const bt = require('./tree')// 递归版function postorder(root) { if (!root) return postorder(root.left) postorder(root.right) console.log(root.val)}postorder(bt)/** 结果D E B H I F G C A*/登录后复制迭代方式实现如下：
// 非递归版function postorder(root) { if (!root) return const outputStack = [] const stack = [root] while (stack.length) { const node = stack.pop() outputStack.push(node) // 这里先入left需要保证left后出，在stack中后出，就是在outputStack栈中先出 node.left && stack.push(node.left) node.right && stack.push(node.right) } while (outputStack.length) { const node = outputStack.pop() console.log(node.val) }}postorder(bt)/** 结果D E B H I F G C A*/登录后复制【相关推荐：javascript视频教程、web前端】
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