前言
在前端的工作當中，二叉搜尋樹不怎麼常見，雖然沒有快排、冒泡、去重、二分、希爾等演算法常見，但是它的作用，在某些特定的場景下，是非常重要的。
目前es6的使用場景比較多，所以我準備能用es6的地方就用es6去實現。
複製程式碼正文
上圖是我從網上找的，最主要是讓大家看一下，樹長啥樣。
在這裡簡單的介紹一下有關二叉搜尋樹的術語，在後續討論中將會提到。一棵樹最上面的節點稱為 根節點，如果一個節點下面連線兩個節點，那麼該節點稱為父節點，它下面的節點稱為子 節點。一個節點最多隻有 0 - 2 個子節點。沒有任何子節點的節點稱為葉子節點。
什麼是二叉搜尋樹
二叉搜尋樹就是一種非線性的資料結構，一般是用來儲存具有層級關係的資料，比如，我們要做一個視覺化的檔案系統，類似於雲盤網頁版，它有區分不同的資料夾，每個資料夾下面都有不同的內容，它們每個資料夾，是沒有任何的關係的，唯一的關係，就是同一層級的資料夾，都有一個父級資料夾。
和非線性資料結構相反的，是線性資料結構，線性資料結構其實在平時就比較常見了，前端常用的線性資料結構有：棧、佇列、陣列。
為什麼要用二叉搜尋樹
選擇二叉搜尋樹而不是那些基本的資料結構，是因為在二叉搜尋樹上進行查詢非常快，為二叉搜尋樹新增或刪除元素 也非常快。
二叉搜尋樹搜尋特點
- 二叉搜尋樹的每個節點的子節點不允許超過兩個；
- 每個節點的左節點永遠都比自己小，右節點反之；
二叉搜尋樹的實現
二叉搜尋樹的實現功能包括新增節點、刪除節點、查詢節點（最大值、最小值，某一個指定值）；
二叉搜尋樹的遍歷方式包括中序遍歷、先序遍歷、後序遍歷；
建立二叉搜尋樹節點和節點的操作類
建立一個節點
在建立一個節點時，我們要記住二叉搜尋樹節點的特性，子節點不允許超過兩個：
class Node {
constructor({data = null, left = null, right = null}){
this._data = data
this._left = left
this._right = right
}
show(){
return this._data
}
}
複製程式碼這樣，建立了一個節點，預設為 null，有 left 和 right 兩個節點,新增一個 show 方法，顯示當前節點的資料；
建立一個操作節點的類
現在，我們有了一個節點，知道了這個節點有哪些屬性，接下來，我們建立一個可以操作這些節點的類：
class BinarySearchTree {
constructor(){
this._root = null
}
}
複製程式碼這裡我們建立了一個根節點，這個根節點就是二叉搜尋樹最底層的那個根，接下來，我們先新增一個新增節點的方法。
新增節點
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
insert(data) {
let node = new Node({
data: data
})
if (this._root == null) {
this._root = node
}
else {
let current, parent
current = this._root
while (true) {
parent = current
if (data < current.data) {
current = current.left
if (current == null) {
parent.left = node
break
}
}
else {
current = current.right
if (current == null) {
parent.right = node
break
}
}
}
}
}
}
複製程式碼這裡，我們新增了一個 insert 方法，這個方法就是用來新增節點的；
初始化先檢查根節點 root 是否是 null，如果是 null，那說明不存在根節點，以當前新增的節點為根節點；
如果存在根節點的話，那麼接下來值的對比目標，初始化以根節點做對比目標，確認大於根節點，還是小於根節點；
如果小於的話，那麼就下次用根節點的左節點 left 來做對比，當然，如果左節點是空的，直接把當前要新增的節點當作左節點 left 就ok了。
如果大於的話，和小於反之；
然後我們現在，開始新增值，測試一些方法：
let bst = new BinarySearchTree()
bst.insert(2)
bst.insert(1)
bst.insert(3)
複製程式碼我們新增了一個根節點，是2，然後新增了兩個葉子的節點 1 和 3 ，1 就在根節點 2 的左側， 3 就在根節點 2 的右側，接下來我們加一個刪除節點的方法。
刪除節點
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
remove(data) {
this._root = this._removeNode(this._root, data)
}
_removeNode(node, data) {
if (node == null) {
return null
}
if (data == node._data) {
if (node._left == null && node._right == null) {
return null
}
if (node._left == null) {
return node._right
}
if (node._right == null) {
return node._left
}
var tempNode = this._getSmallest(node._right)
node._data = tempNode._data
node._right = this._removeNode(node._right, tempNode._data)
return node
} else if (data < node._data) {
node._left = this._removeNode(node._left, data)
return node
} else {
node._right = this._removeNode(node._right, data)
return node
}
}
_getSmallest(node) {
if (node._left == null) {
return node
} else {
return this._getSmallest(node._left)
}
}
}
複製程式碼這個是用來刪除某一個節點的方法。
這個方法最後返回的是一個新的 node 節點，如果第一次呼叫的時候 node 是 null 的話，說明這個二叉搜尋樹是空的，不存在任何值，直接返回空；
如果當前要刪除的值，是當前節點的值，那麼去檢查它的左右節點是否存在值，如果都不存在，直接返回 null，因為說明當前的節點下面沒有子級節點，就不需要對子級節點做處理了，直接刪除當前節點就好；
如果左節點是 null 的，那麼直接用當前節點的右節點替換當前節點；
反之，右節點是 null 的，那麼直接用當前節點的左節點替換當前節點；
如果，當前要刪除的節點，左右節點都存在的話，那麼就去遍歷要刪除節點的右側節點，如果右側節點不存在它的左節點，那麼直接返回右側節點，如果存在，一直遞迴，找到最底層的一個左側節點返回結果；
這裡其實簡要概括一下，就是去找刪除節點右節點樹當中的最小值，來代替當前被刪除節點的位置
複製程式碼如果當前要刪除的值，比當前節點的值小，就遞迴呼叫，一直找到當前值並刪除為止；
如果當前要刪除的值，比當前節點的值大，與上面反之；
接下來，我們新增一個查詢的方法：
查詢當前節點
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
find(data) {
let current = this._root
while (current != null) {
if (current._data == data) {
return true
} else if (data < current._data) {
current = current._left
} else {
current = current._right
}
}
return false
}
}
複製程式碼這個方法是用來查詢一個值的，如果當前查詢的值小於當前節點的值，那就從當前的節點左側去查詢；
反之，如果大於，就直接去右側查詢；
如果這個值始終查詢不到，那麼就返回 false，否則就是 true。
查詢最小值
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
getMin() {
let current = this._root
while (current._left != null) {
current = current._left
}
return current._data
}
}
複製程式碼這是一個查詢最小值的方法，由於二叉搜尋樹資料結構的特殊性，左側的值永遠是最小的，所以一直查詢到低，找到最底層的左節點返回就可以了。
查詢最大值
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
getMax() {
let current = this._root
while (current._right != null) {
current = current._right
}
return current._data
}
}
複製程式碼和查詢最小值相反。
操作二叉搜尋樹節點的方式都有了，接下來該遍歷二叉搜尋樹了。
遍歷二叉搜尋樹
把二叉搜尋樹的資料遍歷一遍，用中序、先序、後序遍歷，程式碼量比較少，程式碼也不是虛擬碼都是我自己測過的，結果就不截圖了，把執行順序的流程圖發一下，結果大家感興趣自己跑一下就好了：
中序遍歷
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
inOrder(node) {
if (node != null) {
this.inOrder(node._left)
console.log(node.show())
this.inOrder(node._right)
}
}
}
複製程式碼先遍歷左節點，在遍歷根節點，最後遍歷右節點，步驟如下：
先序遍歷
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
preOrder(node) {
if (node != null) {
console.log(node.show())
this.inOrder(node._left)
this.inOrder(node._right)
}
}
}
複製程式碼這是先序遍歷，先遍歷根節點，在遍歷左節點，最後遍歷右節點，步驟如下：
後序遍歷
class BinarySearchTree {
constructor() {
this._root = null
}
postOrder(node) {
if (node != null) {
this.inOrder(node._left)
this.inOrder(node._right)
console.log(node.show())
}
}
}
複製程式碼這是後序遍歷，先遍歷葉子節點，從左到右，最後遍歷根節點，步驟如下：
結束語
到這裡，二叉搜尋樹講解的就差不多了，大家對於哪裡有疑問，隨時歡迎評論。
本來這一章是應該寫 vue 原始碼解析（例項化前）的最終章的，但是涉及到的東西比較多，而且我想把前幾章的總結一下寫到最後一章。
所以這一章就先寫一章有關演算法的文章，謝謝大家支援?