【问题标题】:Optimization for Binary Search Tree 'remove' function二叉搜索树“删除”功能的优化
【发布时间】:2016-02-29 20:14:58
【问题描述】:

我刚刚完成了我的第一个二叉搜索树remove 函数,它非常需要优化。我在这方面花了很多时间,这是我能做到的最好的。有没有更简单的方法来做到这一点?有人对优化有什么建议吗?对我来说,它似乎必然是大量代码。

对于初学者...

我的二叉搜索树...

function BST() {
    this.root = null;
}

我的“删除”功能...

BST.prototype.remove = function(data) {
    if(this.root.data === data){
        var curr = this.root.left;
        while(true){
            if(curr.right.left === null && curr.right.right === null){
                this.root.data = curr.right.data;
                curr.right = null;
                break;
            }
            curr = curr.right;
        }
    }

    var curr = this.root;
    var found_data = this.find(data);
    if(found_data.left !== null && found_data.right !== null){
        var runner = found_data.right;
        var runner_prev = found_data;
        while(true){
            if(runner.left === null && runner.right === null){
                found_data.data = runner.data;
                if(runner_prev.left === runner){
                    runner_prev.left = null;
                }else{
                    runner_prev.right = null;
                }
                break;
            }
            runner_prev = runner;
            runner = runner.left;
        }
    }else if(found_data.left === null || found_data.right === null){
        var prev = this.prev(found_data.data);
        if(prev.right === found_data){
            if(found_data.left){
                prev.right = found_data.left;
            }else{
                prev.right = found_data.right;
            }
        }else{
            if(found_data.left){
                prev.left = found_data.left;
            }else{
                prev.left = found_data.right;
            }
        }
    }else{
        var prev = this.prev(found_data.data);
        if(prev.left === found_data){
            prev.left = null;
        }else{
            prev.right = null;
        }
    }

};

您会注意到我在 remove() 函数中使用了支持函数,例如 prev()find() 它们是我的总体 BST() 函数的一部分,可以在其中的任何地方使用,方法是使用 @987654328 作为前缀@。

我在remove()prev()find())中使用的支持函数

BST.prototype.find = function(data) {
    if(this.root === null){
        return 'wrong';
    }

    var curr = this.root;
    while(true){
        if(data > curr.data){
            curr = curr.right;
        }else if(data < curr.data){
            curr = curr.left;
        }else{
            if(curr.data enter code here=== data){
                return curr;
            }else{
                return 'not here player'
            }
        }
    }
}

BST.prototype.prev = function(data){
    if(this.root === null){
        return false;
    }
    var prev = this.root;
    var curr = this.root;
    while(true){
        if(curr.left === null && curr.right === null){
            return prev;
        }
        if(data < curr.data){
            prev = curr;
            curr = curr.left;
        }else if(data > curr.data){
            prev = curr;
            curr = curr.right;
        }else{
            return prev;
        }
    }
}

此算法绝对有效,但正如您想象的那样,这不是您想要回答白板面试问题的怪物类型。

【问题讨论】:

  • 没有递归是故意的吗?不在递归数据结构上使用递归必然是笨重的。您还应该研究 BST 旋转,它可以保留顺序但让您可以轻松移动节点(您也可以使用它们来实现平衡)。

标签: javascript algorithm data-structures binary-search-tree


【解决方案1】:

如果你这样做会更有效率:

  1. 组合prev()find() 通过从find() 返回前一个节点和找到的节点
  2. 给每个节点一个父指针,跟着它找到prev

【讨论】:

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