这篇文章主要介绍了JavaScript树结构深度优先算法实例分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇JavaScript树结构深度优先算法实例分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
什么是树
在现实生活中，相信每个人对树都很熟悉，不管是柳树、杨树还是桃树，可以说树在我们生活中随处可见；在计算机世界，树是一种分层结构的抽象模型，
如下图所示：
树结构的应用有很多，就比如公司的组织架构，就可以用树来表示，如下图：
除了组织架构，像族谱、省市等都可以使用树结构来表示。
树的术语
树有很多的术语，如下图：
树：n(n≥0)个节点所构成的有限集合，当
n=0时，称为空树；节点的度：节点的子树个数，例如B节点的度就是2，A节点的度就是3；
树的度：树的所有节点中最大的度数，例如上图中，树的度是3；
叶子节点：度为0的节点，也叫叶节点；
子节点：如上图；
兄弟节点：如上图；
根节点：如上图；
树的深度：树中所有结点中的最大层次，例如上图中树的深度就是3；
节点的层次：例如E节点的层次就是3，节点的层次就是父节点层次+1，根节点的层次为1；
路径：一个节点到另一个节点的通道，例如A→H的路径就是
A D H；路径长度：一个节点到另一个节点的距离，例如A→H的路径就是3。
JavaScript中的树
树结构可以说是前端中最常见的数据结构之一，比如说DOM树、级联选择、树形组件等等；
JavaScript中并没有提供树这个数据结构，但是我们可以通过对象和数组来模拟一个树，
例如下面这段代码：
const tree = {
value: 'A',
children: [
{
value: 'B',
children: [
{ value: 'E', children: null },
{ value: 'F', children: null },
],
},
{
value: 'C',
children: [{ value: 'G', children: null }],
},
{
value: 'D',
children: [
{ value: 'H', children: null },
{ value: 'I', children: null },
],
},
],
}广度优先和深度优点遍历算法
深度优先
所谓的深度优先遍历算法，就是尽可能深的去搜索树的分支，它的遍历顺序如下图：
实现思路如下：
访问根节点；
对根节点的
children持续进行深度优先遍历（递归）；
实现代码如下：
function dfs(root) {
console.log(root.value)
root.children && root.children.forEach(dfs) // 与下面一致
// if (root.children) {
// root.children.forEach(child => {
// dfs(child)
// })
// }
}
dfs(tree) // 这个tree就是前面定义的那个树
/* 结果
A
B
E
F
C
G
D
H
I
*/可以看到，和图中的顺序是一致的，也就是说我们的算法没有问题。
广度优先
所谓的广度优先就是依次访问离根节点近的节点，它的遍历顺序如下图：
实现思路如下：
创建要给队列，把根节点入队；
把队头出队并访问；
把队头的
children依次入队；重复执行2、3步，直到队列为空。
实现代码如下：
function bfs(root) {
// 1. 新建队列 跟节点入队
const q = [root]
// 4 重复执行
while (q.length > 0) {
const node = q.shift() // 2 队头出队
console.log(node.value)
// 3 队头 children 依次入队
node.children &&
node.children.forEach(child => {
q.push(child)
})
}
}
bfs(tree)
/* 结果
A
B
C
D
E
F
G
H
I
*/关于“JavaScript树结构深度优先算法实例分析”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“JavaScript树结构深度优先算法实例分析”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注恰卡网行业资讯频道。