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Raw Blame History

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587d8257367417b2b2512c7c	检查二进制搜索树中是否存在元素	1

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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。

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存在BinarySearchTree数据结构。

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。

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。

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。

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;
  })()
);

2.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape

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