freeCodeCamp/curriculum/challenges/chinese/10-coding-interview-prep/data-structures/check-if-an-element-is-present-in-a-binary-search-tree.md

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id: 587d8257367417b2b2512c7c
title: 检查二进制搜索树中是否存在元素
challengeType: 1
videoUrl: ''
dashedName: check-if-an-element-is-present-in-a-binary-search-tree
---
# --description--
现在我们对二进制搜索树有了一般意义,让我们更详细地讨论它。二进制搜索树为平均情况下的查找,插入和删除的常见操作提供对数时间,并且在最坏情况下提供线性时间。为什么是这样?这些基本操作中的每一个都要求我们在树中找到一个项目(或者在插入的情况下找到它应该去的地方),并且由于每个父节点处的树结构,我们向左或向右分支并且有效地排除了一半的大小剩下的树。这使得搜索与树中节点数的对数成比例,这在平均情况下为这些操作创建对数时间。好的,但最坏的情况呢?那么,可考虑从以下值建构一棵树,将它们从左至右: `10` `12` `17` `25` 。根据我们的规则二叉搜索树,我们将增加`12`到右侧`10` `17` ,以这样的权利,以及`25`到这一权利。现在我们的树类似于一个链表,并且遍历它以找到`25`将要求我们以线性方式遍历所有项目。因此,在最坏的情况下,线性时间。这里的问题是树是不平衡的。我们将更多地了解这在以下挑战中意味着什么。说明:在此挑战中,我们将为树创建一个实用程序。编写一个方法`isPresent` ,它接受一个整数值作为输入,并在二叉搜索树中返回该值是否存在的布尔值。
# --hints--
存在`BinarySearchTree`数据结构。
```js
assert(
(function () {
var test = false;
if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') {
test = new BinarySearchTree();
}
return typeof test == 'object';
})()
);
```
二叉搜索树有一个名为`isPresent`的方法。
```js
assert(
(function () {
var test = false;
if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') {
test = new BinarySearchTree();
} else {
return false;
}
return typeof test.isPresent == 'function';
})()
);
```
`isPresent`方法正确检查添加到树中的元素是否存在。
```js
assert(
(function () {
var test = false;
if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') {
test = new BinarySearchTree();
} else {
return false;
}
if (typeof test.isPresent !== 'function') {
return false;
}
test.add(4);
test.add(7);
test.add(411);
test.add(452);
return (
test.isPresent(452) &&
test.isPresent(411) &&
test.isPresent(7) &&
!test.isPresent(100)
);
})()
);
```
`isPresent`处理树为空的情况。
```js
assert(
(function () {
var test = false;
if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') {
test = new BinarySearchTree();
} else {
return false;
}
if (typeof test.isPresent !== 'function') {
return false;
}
return test.isPresent(5) == false;
})()
);
```
# --seed--
## --after-user-code--
```js
BinarySearchTree.prototype = Object.assign(
BinarySearchTree.prototype,
{
add: function(value) {
var node = this.root;
if (node == null) {
this.root = new Node(value);
return;
} else {
function searchTree(node) {
if (value < node.value) {
if (node.left == null) {
node.left = new Node(value);
return;
} else if (node.left != null) {
return searchTree(node.left);
}
} else if (value > node.value) {
if (node.right == null) {
node.right = new Node(value);
return;
} else if (node.right != null) {
return searchTree(node.right);
}
} else {
return null;
}
}
return searchTree(node);
}
}
}
);
```
## --seed-contents--
```js
var displayTree = tree => console.log(JSON.stringify(tree, null, 2));
function Node(value) {
this.value = value;
this.left = null;
this.right = null;
}
function BinarySearchTree() {
this.root = null;
// Only change code below this line
// Only change code above this line
}
```
# --solutions--
```js
var displayTree = (tree) => console.log(JSON.stringify(tree, null, 2));
function Node(value) {
this.value = value;
this.left = null;
this.right = null;
}
function BinarySearchTree() {
this.root = null;
this.isPresent = function (value) {
var current = this.root
while (current) {
if (value === current.value) {
return true;
}
current = value < current.value ? current.left : current.right;
}
return false;
}
}
```