单向链表和二叉搜索树可通过对象与引用实现；链表由含值和下一节点指针的节点组成，支持增删查遍操作；树结构中左子小于父、右子大于父，实现插入、查找与遍历。

链表和树是JavaScript中常用的数据结构，尤其适合处理动态数据和层级关系。虽然JavaScript没有内置的链表或树类型，但我们可以用对象和引用轻松实现它们。下面分别介绍单向链表和二叉搜索树的基本实现方式。

单向链表实现

单向链表由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

节点定义： 每个节点是一个对象，有value存储值，next指向下一个节点。

链表操作： 常见操作包括插入、删除、查找和遍历。

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示例代码：

class ListNode {
  constructor(val) {
    this.val = val;
    this.next = null;
  }
}

class LinkedList {
  constructor() {
    this.head = null;
  }

  // 在链表末尾添加节点
  append(val) {
    const newNode = new ListNode(val);
    if (!this.head) {
      this.head = newNode;
      return;
    }
    let current = this.head;
    while (current.next) {
      current = current.next;
    }
    current.next = newNode;
  }

  // 查找是否存在某个值
  find(val) {
    let current = this.head;
    while (current) {
      if (current.val === val) return true;
      current = current.next;
    }
    return false;
  }

  // 删除某个值的节点
  remove(val) {
    if (!this.head) return;
    if (this.head.val === val) {
      this.head = this.head.next;
      return;
    }
    let current = this.head;
    while (current.next) {
      if (current.next.val === val) {
        current.next = current.next.next;
        return;
      }
      current = current.next;
    }
  }

  // 遍历并打印所有值
  display() {
    const result = [];
    let current = this.head;
    while (current) {
      result.push(current.val);
      current = current.next;
    }
    console.log(result.join(' -> '));
  }
}

使用示例：

Blender Geometry Nodes Script Generator

生成Blender Python (bpy)脚本，该脚本使用node_groups API和GeometryNodeTree接口程序化地创建几何节点修改器树，用于参数化3D资产生成。

下载

const list = new LinkedList();
list.append(1);
list.append(2);
list.append(3);
list.display(); // 输出: 1 -> 2 -> 3
list.remove(2);
list.display(); // 输出: 1 -> 3

二叉搜索树实现

二叉搜索树（BST）是一种树形结构，每个节点最多有两个子节点，且左子节点值小于父节点，右子节点值大于父节点。

节点结构： 包含val、left和right。

核心操作： 插入、查找、删除、遍历（中序、前序、后序）。

示例代码：

class TreeNode {
  constructor(val) {
    this.val = val;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}

class BinarySearchTree {
  constructor() {
    this.root = null;
  }

  // 插入节点
  insert(val) {
    const newNode = new TreeNode(val);
    if (!this.root) {
      this.root = newNode;
      return;
    }
    this._insertNode(this.root, newNode);
  }

  _insertNode(node, newNode) {
    if (newNode.val < node.val) {
      if (!node.left) {
        node.left = newNode;
      } else {
        this._insertNode(node.left, newNode);
      }
    } else {
      if (!node.right) {
        node.right = newNode;
      } else {
        this._insertNode(node.right, newNode);
      }
    }
  }

  // 查找节点
  search(val) {
    return this._searchNode(this.root, val);
  }

  _searchNode(node, val) {
    if (!node) return false;
    if (val === node.val) return true;
    return val < node.val 
      ? this._searchNode(node.left, val) 
      : this._searchNode(node.right, val);
  }

  // 中序遍历（升序输出）
  inorderTraversal() {
    const result = [];
    this._inorder(this.root, result);
    return result;
  }

  _inorder(node, result) {
    if (node) {
      this._inorder(node.left, result);
      result.push(node.val);
      this._inorder(node.right, result);
    }
  }
}

使用示例：

const bst = new BinarySearchTree();
bst.insert(5);
bst.insert(3);
bst.insert(7);
bst.insert(2);
bst.insert(4);

console.log(bst.inorderTraversal()); // [2, 3, 4, 5, 7]
console.log(bst.search(3)); // true
console.log(bst.search(6)); // false

基本上就这些。链表适合频繁插入删除的场景，树适合快速查找和排序。理解它们的指针操作和递归逻辑，对提升算法能力很有帮助。不复杂但容易忽略细节，比如边界判断和引用更新。