JS数据结构描述之广度遍历和深度遍历

printempw 发布于2019-08-20 15:35 / 1579人阅读

摘要：一数据模型二递归实现递归实现三非递归广度优先实现先将第一层节点放入栈如果该节点有子节点，继续添加进入栈底非递归广度优先实现四非递归深度优先实现先将第一层节点放入栈如果该节点有子节点，继续添加进入栈顶非递归深度优先实现

文章来源：http://www.html-js.com/articl...

简单的遍历一个树形结构数据的几种方法、非递归方法效率最好。

一：数据模型:

(function (window, undefined) {
    var treeNodes = [
       {
            id: 1,
            name: "1",
            children: [
                 {
                      id: 11,
                      name: "11",
                      children: [
                           {
                                id: 111,
                                name: "111",
                                children:[]
                           },
                           {
                                id: 112,
                                name: "112"
                           }
                      ]
                 },
                 {
                      id: 12,
                      name: "12",
                      children: []
                 }
            ],
            users: []
       },
       {
            id: 2,
            name: "2",
            children: [
                {
                    id: 22,
                    name: "22",
                    children: []
                }
            ]
       }
    ];

二：递归实现

    var parseTreeJson = function(treeNodes){
      if (!treeNodes || !treeNodes.length) return;

       for (var i = 0, len = treeNodes.length; i < len; i++) {

            var childs = treeNodes[i].children;

            console.log(treeNodes[i].id);

            if(childs && childs.length > 0){
                 parseTreeJson(childs);
            }
       }
    };

    console.log("------------- 递归实现 ------------------");
    parseTreeJson(treeNodes);

三：非递归广度优先实现

var iterator1 = function (treeNodes) {
    if (!treeNodes || !treeNodes.length) return;

    var stack = [];

    //先将第一层节点放入栈
    for (var i = 0, len = treeNodes.length; i < len; i++) {
        stack.push(treeNodes[i]);
    }

    var item;

    while (stack.length) {
        item = stack.shift();

        console.log(item.id);

        //如果该节点有子节点，继续添加进入栈底
        if (item.children && item.children.length) {
            //len = item.children.length;

            // for (i = 0; i < len; i++) {
            //  stack.push(item.children[i]);
            // }

            stack = stack.concat(item.children);
        }
    }
};

console.log("------------- 非递归广度优先实现 ------------------");
iterator1(treeNodes);

四：非递归深度优先实现

 var iterator2 = function (treeNodes) {
        if (!treeNodes || !treeNodes.length) return;

        var stack = [];

        //先将第一层节点放入栈
        for (var i = 0, len = treeNodes.length; i < len; i++) {
            stack.push(treeNodes[i]);
        }

        var item;

        while (stack.length) {
            item = stack.shift();

            console.log(item.id);

            //如果该节点有子节点，继续添加进入栈顶
            if (item.children && item.children.length) {
                // len = item.children.length;

                // for (; len; len--) {
                //  stack.unshift(item.children[len - 1]);
                // }
                stack = item.children.concat(stack);
            }
        }
    };

    console.log("------------- 非递归深度优先实现 ------------------");
    iterator2(treeNodes);
})(window);

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