126 lines
6.5 KiB
Markdown
126 lines
6.5 KiB
Markdown
---
|
||
id: 587d8257367417b2b2512c7c
|
||
title: Check if an Element is Present in a Binary Search Tree
|
||
challengeType: 1
|
||
forumTopicId: 301623
|
||
localeTitle: Проверьте, присутствует ли элемент в дереве двоичного поиска
|
||
---
|
||
|
||
## Description
|
||
<section id='description'>
|
||
Теперь, когда у нас есть общее представление о том, какое бинарное дерево поиска давайте поговорим об этом чуть подробнее. Двоичные деревья поиска предоставляют логарифмическое время для общих операций поиска, вставки и удаления в среднем случае и линейного времени в худшем случае. Почему так? Каждая из этих основных операций требует от нас найти элемент в дереве (или в случае вставки, чтобы найти, куда он должен идти), и из-за древовидной структуры каждого родительского узла мы разветвляемся влево или вправо и фактически исключаем половину размера оставшегося дерева. Это делает поиск пропорциональным логарифму числа узлов в дереве, что создает логарифмическое время для этих операций в среднем случае. Хорошо, но как насчет худшего случая? Ну, подумайте о построении дерева из следующих значений, добавив их слева направо: <code>10</code> , <code>12</code> , <code>17</code> , <code>25</code> . Следуя нашим правилам для двоичного дерева поиска, мы добавим <code>12</code> справа от <code>10</code> , <code>17</code> справа от него и <code>25</code> справа от него. Теперь наше дерево напоминает связанный список и, пройдя его, чтобы найти <code>25</code> , потребовало бы, чтобы мы проходили все элементы линейным способом. Следовательно, линейное время в худшем случае. Проблема здесь в том, что дерево неуравновешено. Мы рассмотрим немного больше, что это означает в следующих задачах. Инструкции: В этой задаче мы создадим утилиту для нашего дерева. Напишите метод <code>isPresent</code> который принимает целочисленное значение в качестве входных данных и возвращает логическое значение для наличия или отсутствия этого значения в двоичном дереве поиска.
|
||
</section>
|
||
|
||
## Instructions
|
||
<section id='instructions'>
|
||
In this challenge, we will create a utility for our tree. Write a method <code>isPresent</code> which takes an integer value as input and returns a boolean value for the presence or absence of that value in the binary search tree.
|
||
</section>
|
||
|
||
## Tests
|
||
<section id='tests'>
|
||
|
||
```yml
|
||
tests:
|
||
- text: The <code>BinarySearchTree</code> data structure exists.
|
||
testString: assert((function() { var test = false; if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') { test = new BinarySearchTree() }; return (typeof test == 'object')})());
|
||
- text: The binary search tree has a method called <code>isPresent</code>.
|
||
testString: assert((function() { var test = false; if (typeof BinarySearchTree !== 'undefined') { test = new BinarySearchTree() } else { return false; }; return (typeof test.isPresent == 'function')})());
|
||
- text: The <code>isPresent</code> method correctly checks for the presence or absence of elements added to the tree.
|
||
testString: 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) ); })());
|
||
- text: <code>isPresent</code> handles cases where the tree is empty.
|
||
testString: 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; })());
|
||
|
||
```
|
||
|
||
</section>
|
||
|
||
## Challenge Seed
|
||
<section id='challengeSeed'>
|
||
|
||
<div id='js-seed'>
|
||
|
||
```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;
|
||
// change code below this line
|
||
// change code above this line
|
||
}
|
||
|
||
```
|
||
|
||
</div>
|
||
|
||
### After Tests
|
||
<div id='js-teardown'>
|
||
|
||
```js
|
||
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);
|
||
}
|
||
}
|
||
};
|
||
|
||
```
|
||
|
||
</div>
|
||
|
||
</section>
|
||
|
||
## Solution
|
||
<section id='solution'>
|
||
|
||
```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;
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
</section>
|