這篇文章主要為大家詳細介紹了JS中的二叉樹遍歷，何為二叉樹，什么是二叉樹的遍歷，感興趣的小伙伴們可以參考一下
二叉樹是由根節點，左子樹，右子樹組成，左子樹和友子樹分別是一個二叉樹。
這篇文章主要在JS中實現二叉樹的遍歷。
一個二叉樹的例子
var tree = {
value: 1,
left: {
value: 2,
left: {
value: 4
}
},
right: {
value: 3,
left: {
value: 5,
left: {
value: 7
},
right: {
value: 8
}
},
right: {
value: 6
}
}
}
廣度優先遍歷
廣度優先遍歷是從二叉樹的第一層（根結點）開始，自上至下逐層遍歷；在同一層中，按照從左到右的順序對結點逐一訪問。
實現：
<!--more-->
使用數組模擬隊列。首先將根節點歸入隊列。當隊列不為空的時候，執行循環：取出隊列的一個節點，如果該結點的左子樹為非空，則將該結點的左子樹入隊列；如果該結點的右子樹為非空，則將該結點的右子樹入隊列。
（描述有點不清楚，直接看代碼吧。）
var levelOrderTraversal = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var que = []
que.push(node)
while(que.length !== 0) {
node = que.shift()
console.log(node.value)
if(node.left) que.push(node.left)
if(node.right) que.push(node.right)
}
}
遞歸遍歷
覺得用這幾個字母表示遞歸遍歷的三種方法不錯：
D：訪問根結點，L：遍歷根結點的左子樹，R：遍歷根結點的右子樹。
先序遍歷：DLR
中序遍歷：LDR
后序遍歷：LRD
順著字母表示的意思念下來就是遍歷的順序了 ^ ^
這3種遍歷都屬于遞歸遍歷，或者說深度優先遍歷（Depth-First Search，DFS），因為它總
是優先往深處訪問。
先序遍歷的遞歸算法：
var preOrder = function (node) {
if (node) {
console.log(node.value);
preOrder(node.left);
preOrder(node.right);
}
}
中序遍歷的遞歸算法：
var inOrder = function (node) {
if (node) {
inOrder(node.left);
console.log(node.value);
inOrder(node.right);
}
}
后序遍歷的遞歸算法：
var postOrder = function (node) {
if (node) {
postOrder(node.left);
postOrder(node.right);
console.log(node.value);
}
}
非遞歸深度優先遍歷
其實對于這些概念誰是屬于誰的我也搞不太清楚。有的書里將二叉樹的遍歷只講了上面三種遞歸遍歷。有的分廣度優先遍歷和深度優先遍歷兩種，把遞歸遍歷都分入深度遍歷當中;有的分遞歸遍歷和非遞歸遍歷兩種，非遞歸遍歷里包括廣度優先遍歷和下面這種遍歷。個人覺得怎么分其實并不重要，掌握方法和用途就好 ：）
剛剛在廣度優先遍歷中使用的是隊列，相應的，在這種不遞歸的深度優先遍歷中我們使用棧。在JS中還是使用一個數組來模擬它。
這里只說先序的：
額，我嘗試了描述這個算法，然而并描述不清楚，按照代碼走一邊你就懂了。
var preOrderUnRecur = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var stack = []
stack.push(node)
while(stack.length !== 0) {
node = stack.pop()
console.log(node.value)
if(node.right) stack.push(node.right)
if(node.left) stack.push(node.left)
}
}
看了這一篇，找到了非遞歸后序的算法，所以在這里把非遞歸的遍歷方法補充完整。
非遞歸中序
先把數的左節點推入棧，然后取出，再推右節點。
var inOrderUnRecur = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var stack = []
while(stack.length !== 0 || node) {
if(node) {
stack.push(node)
node = node.left
} else {
node = stack.pop()
console.log(node.value)
node = node.right
}
}
}
非遞歸后序(使用一個棧)
這里使用了一個臨時變量記錄上次入棧/出棧的節點。思路是先把根節點和左樹推入棧，然后取出左樹，再推入右樹，取出，最后取跟節點。
var posOrderUnRecur = function(node) {
if(!node) {
throw new Error('Empty Tree')
}
var stack = []
stack.push(node)
var tmp = null
while(stack.length !== 0) {
tmp = stack[stack.length - 1]
if(tmp.left && node !== tmp.left && node !== tmp.right) {
stack.push(tmp.left)
} else if(tmp.right && node !== tmp.right) {
stack.push(tmp.right)
} else {
console.log(stack.pop().value)
node = tmp
}
}
}
非遞歸后序(使用兩個棧)
這個算法的思路和上面那個差不多，s1有點像一個臨時變量。
var posOrderUnRecur = function(node) {
if(node) {
var s1 = []
var s2 = []
s1.push(node)
while(s1.length !== 0) {
node = s1.pop()
s2.push(node)
if(node.left) {
s1.push(node.left)
}
if(node.right) {
s1.push(node.right)
}
}
while(s2.length !== 0) {
console.log(s2.pop().value);
}
}
}
Morris遍歷
這個方法即不用遞歸也不用棧實現三種深度遍歷，空間復雜度為O(1)（這個概念我也不是特別清楚org）
（這三種算法我先放著，有空再研究）
Morris先序:
var morrisPre = function(head) {
if(!head) {
return
}
var cur1 = head,
cur2 = null
while(cur1) {
cur2 = cur1.left
if(cur2) {
while(cur2.right && cur2.right != cur1) {
cur2 = cur2.right
}
if(!cur2.right) {
cur2.right = cur1
console.log(cur1.value)
cur1 = cur1.left
continue
} else {
cur2.right = null
}
} else {
console.log(cur1.value)
}
cur1 = cur1.right
}
}
Morris中序:
var morrisIn = function(head) {
if(!head) {
return
}
var cur1 = head,
cur2 = null
while(cur1) {
cur2 = cur1.left
if(cur2) {
while(cur2.right && cur2.right !== cur1) {
cur2 = cur2.right
}
if(!cur2.right) {
cur2.right = cur1
cur1 = cur1.left
continue
} else {
cur2.right = null
}
}
console.log(cur1.value)
cur1 = cur1.right
}
}
Morris后序:
var morrisPost = function(head) {
if(!head) {
return
}
var cur1 = head,
cur2 = null
while(cur1) {
cur2 = cur1.left
if(cur2) {
while(cur2.right && cur2.right !== cur1) {
cur2 = cur2.right
}
if(!cur2.right) {
cur2.right = cur1
cur1 = cur1.left
continue
} else {
cur2.right = null
printEdge(cur1.left)
}
}
cur1 = cur1.right
}
printEdge(head)
}
var printEdge = function(head) {
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助。
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