--- id: 587d8256367417b2b2512c7a title: 在二叉搜索树中查找最小值和最大值 challengeType: 1 videoUrl: '' dashedName: find-the-minimum-and-maximum-value-in-a-binary-search-tree --- # --description-- 这一系列挑战将介绍树数据结构。树木是计算机科学中重要且通用的数据结构。当然,他们的名字来源于这样一个事实:当他们看到它们时,它们看起来很像我们在自然界中熟悉的树木。树数据结构以一个节点(通常称为根)开始,并从此处分支到其他节点,每个节点可以具有更多子节点,依此类推。数据结构通常以顶部的根节点可视化;你可以把它想象成一棵倒置的天然树。首先,让我们描述一下我们将在树上遇到的一些常用术语。根节点是树的顶部。树中的数据点称为节点。具有通向其他节点的分支的节点被称为分支通向的节点的父节点(子节点)。其他更复杂的家庭术语适用于您所期望的。子树是指特定节点的所有后代,分支可以称为边,而叶节点是树末端没有子节点的节点。最后,请注意树本质上是递归数据结构。也就是说,节点的任何子节点都是其子树的父节点,依此类推。在为常见树操作设计算法时,树的递归性质非常重要。首先,我们将讨论一种特定类型的树,即二叉树。实际上,我们实际上将讨论一个特定的二叉树,一个二叉搜索树。让我们来描述这意味着什么。虽然树数据结构可以在单个节点上具有任意数量的分支,但是二叉树对于每个节点只能具有两个分支。此外,针对子子树排序二叉搜索树,使得左子树中的每个节点的值小于或等于父节点的值,并且右子树中的每个节点的值是大于或等于父节点的值。 现在这个有序的关系很容易看到。请注意,根节点8左侧的每个值都小于8,右侧的每个值都大于8.还要注意,此关系也适用于每个子树。例如,第一个左子项是子树。 3是父节点,它有两个子节点 - 通过控制二进制搜索树的规则,我们知道甚至没有看到这个节点的左子节点(及其任何子节点)将小于3,右边child(及其任何子级)将大于3(但也小于结构的根值),依此类推。二进制搜索树是非常常见且有用的数据结构,因为它们在几种常见操作(例如查找,插入和删除)的平均情况下提供对数时间。说明:我们将从简单开始。除了为树创建节点的函数之外,我们还在这里定义了二叉搜索树结构的骨架。观察每个节点可能具有左右值。如果它们存在,将为它们分配子子树。在我们的二叉搜索树中,定义两个方法, `findMin`和`findMax` 。这些方法应返回二叉搜索树中保存的最小值和最大值(不用担心现在向树中添加值,我们在后台添加了一些值)。如果遇到困难,请反思二进制搜索树必须为true的不变量:每个左子树小于或等于其父树,每个右子树大于或等于其父树。我们还要说我们的树只能存储整数值。如果树为空,则任一方法都应返回`null` 。 # --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`findMin`的方法。 ```js assert( (function () { var test = false; if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') { test = new BinarySearchTree(); } else { return false; } return typeof test.findMin == 'function'; })() ); ``` 二叉搜索树有一个名为`findMax`的方法。 ```js assert( (function () { var test = false; if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') { test = new BinarySearchTree(); } else { return false; } return typeof test.findMax == 'function'; })() ); ``` `findMin`方法返回二叉搜索树中的最小值。 ```js assert( (function () { var test = false; if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') { test = new BinarySearchTree(); } else { return false; } if (typeof test.findMin !== 'function') { return false; } test.add(4); test.add(1); test.add(7); test.add(87); test.add(34); test.add(45); test.add(73); test.add(8); return test.findMin() == 1; })() ); ``` `findMax`方法返回二叉搜索树中的最大值。 ```js assert( (function () { var test = false; if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') { test = new BinarySearchTree(); } else { return false; } if (typeof test.findMax !== 'function') { return false; } test.add(4); test.add(1); test.add(7); test.add(87); test.add(34); test.add(45); test.add(73); test.add(8); return test.findMax() == 87; })() ); ``` `findMin`和`findMax`方法为空树返回`null` 。 ```js assert( (function () { var test = false; if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') { test = new BinarySearchTree(); } else { return false; } if (typeof test.findMin !== 'function') { return false; } if (typeof test.findMax !== 'function') { return false; } return test.findMin() == null && test.findMax() == null; })() ); ``` # --seed-- ## --after-user-code-- ```js BinarySearchTree.prototype = Object.assign( BinarySearchTree.prototype, { add: function(value) { 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; } } var node = this.root; if (node == null) { this.root = new Node(value); return; } else { 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.findMin = function() { // Empty tree. if (!this.root) { return null; } let currentNode = this.root; while (currentNode.left) { currentNode = currentNode.left; } return currentNode.value; }; this.findMax = function() { // Empty tree. if (!this.root) { return null; } let currentNode = this.root; while (currentNode.right) { currentNode = currentNode.right; } return currentNode.value; }; this.add = function(value) { // Empty tree. if (!this.root) { this.root = new Node(value); return undefined; } return this.addNode(this.root, value); }; this.addNode = function(node, value) { // Check if value already exists. if (node.value === value) return null; if (value < node.value) { if (node.left) { return this.addNode(node.left, value); } else { node.left = new Node(value); return undefined; } } else { if (node.right) { return this.addNode(node.right, value); } else { node.right = new Node(value); return undefined; } } }; this.isPresent = function(value) { if (!this.root) { return null; } return this.isNodePresent(this.root, value); }; this.isNodePresent = function(node, value) { if (node.value === value) return true; if (value < node.value) { return node.left ? this.isNodePresent(node.left, value) : false; } else { return node.right ? this.isNodePresent(node.right, value) : false; } return false; }; this.findMinHeight = function() { if (!this.root) { return -1; } let heights = {}; let height = 0; this.traverseTree(this.root, height, heights); return Math.min(...Object.keys(heights)); }; this.findMaxHeight = function() { if (!this.root) { return -1; } let heights = {}; let height = 0; this.traverseTree(this.root, height, heights); return Math.max(...Object.keys(heights)); }; this.traverseTree = function(node, height, heights) { if (node.left === null && node.right === null) { return (heights[height] = true); } if (node.left) { this.traverseTree(node.left, height + 1, heights); } if (node.right) { this.traverseTree(node.right, height + 1, heights); } }; this.isBalanced = function() { return this.findMaxHeight() > this.findMinHeight() + 1; }; // DFS tree traversal. this.inorder = function() { if (!this.root) return null; let result = []; function traverseInOrder(node) { if (node.left) traverseInOrder(node.left); result.push(node.value); if (node.right) traverseInOrder(node.right); } traverseInOrder(this.root); return result; }; this.preorder = function() { if (!this.root) return null; let result = []; function traverseInOrder(node) { result.push(node.value); if (node.left) traverseInOrder(node.left); if (node.right) traverseInOrder(node.right); } traverseInOrder(this.root); return result; }; this.postorder = function() { if (!this.root) return null; let result = []; function traverseInOrder(node) { if (node.left) traverseInOrder(node.left); if (node.right) traverseInOrder(node.right); result.push(node.value); } traverseInOrder(this.root); return result; }; // BFS tree traversal. this.levelOrder = function() { if (!this.root) return null; let queue = [this.root]; let result = []; while (queue.length) { let node = queue.shift(); result.push(node.value); if (node.left) queue.push(node.left); if (node.right) queue.push(node.right); } return result; }; this.reverseLevelOrder = function() { if (!this.root) return null; let queue = [this.root]; let result = []; while (queue.length) { let node = queue.shift(); result.push(node.value); if (node.right) queue.push(node.right); if (node.left) queue.push(node.left); } return result; }; // Delete a leaf node. } let bst = new BinarySearchTree(); ```