这里有新鲜出炉的 Python 教程,程序狗速度看过来!
Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明,第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。
这篇文章主要介绍了 Python 编程实现二叉树及七种遍历方法, 结合实例形式详细分析了 Python 二叉树的定义及常用遍历操作技巧, 需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了 Python 实现二叉树及遍历方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
介绍:
树是数据结构中非常重要的一种,主要的用途是用来提高查找效率,对于要重复查找的情况效果更佳,如二叉排序树、FP - 树。另外可以用来提高编码效率,如哈弗曼树。
代码:
用 Python 实现树的构造和几种遍历算法,虽然不难,不过还是把代码作了一下整理总结。实现功能:
① 树的构造
② 递归实现先序遍历、中序遍历、后序遍历
③ 堆栈实现先序遍历、中序遍历、后序遍历
④ 队列实现层次遍历
- #coding = utf - 8 class Node(object) : """节点类"""def __init__(self, elem = -1, lchild = None, rchild = None) : self.elem = elem self.lchild = lchild self.rchild = rchild class Tree(object) : """树类"""def __init__(self) : self.root = Node() self.myQueue = [] def add(self, elem) : """为树添加节点"""node = Node(elem) if self.root.elem == -1 : #如果树是空的,则对根节点赋值self.root = node self.myQueue.append(self.root)
- else: treeNode = self.myQueue[0]#此结点的子树还没有齐。
- if treeNode.lchild == None: treeNode.lchild = node self.myQueue.append(treeNode.lchild)
- else: treeNode.rchild = node self.myQueue.append(treeNode.rchild) self.myQueue.pop(0)#如果该结点存在右子树,将此结点丢弃。def front_digui(self, root) : """利用递归实现树的先序遍历"""
- if root == None: return print root.elem,
- self.front_digui(root.lchild) self.front_digui(root.rchild) def middle_digui(self, root) : """利用递归实现树的中序遍历"""
- if root == None: return self.middle_digui(root.lchild) print root.elem,
- self.middle_digui(root.rchild) def later_digui(self, root) : """利用递归实现树的后序遍历"""
- if root == None: return self.later_digui(root.lchild) self.later_digui(root.rchild) print root.elem,
- def front_stack(self, root) : """利用堆栈实现树的先序遍历"""
- if root == None: return myStack = [] node = root
- while node or myStack: while node: #从根节点开始,一直找它的左子树print node.elem,
- myStack.append(node) node = node.lchild node = myStack.pop()#
- while结束表示当前节点node为空,即前一个节点没有左子树了node = node.rchild#开始查看它的右子树def middle_stack(self, root) : """利用堆栈实现树的中序遍历"""
- if root == None: return myStack = [] node = root
- while node or myStack: while node: #从根节点开始,一直找它的左子树myStack.append(node) node = node.lchild node = myStack.pop()#
- while结束表示当前节点node为空,即前一个节点没有左子树了print node.elem,
- node = node.rchild#开始查看它的右子树def later_stack(self, root) : """利用堆栈实现树的后序遍历"""
- if root == None: return myStack1 = [] myStack2 = [] node = root myStack1.append(node) while myStack1: #这个
- while循环的功能是找出后序遍历的逆序,存在myStack2里面node = myStack1.pop() if node.lchild: myStack1.append(node.lchild) if node.rchild: myStack1.append(node.rchild) myStack2.append(node) while myStack2: #将myStack2中的元素出栈,即为后序遍历次序print myStack2.pop().elem,
- def level_queue(self, root) : """利用队列实现树的层次遍历"""
- if root == None: return myQueue = [] node = root myQueue.append(node) while myQueue: node = myQueue.pop(0) print node.elem,
- if node.lchild != None: myQueue.append(node.lchild) if node.rchild != None: myQueue.append(node.rchild) if __name__ == '__main__': """主函数"""elems = range(10)#生成十个数据作为树节点tree = Tree()#新建一个树对象
- for elem in elems: tree.add(elem)#逐个添加树的节点print '队列实现层次遍历:'tree.level_queue(tree.root) print '\n\n递归实现先序遍历:'tree.front_digui(tree.root) print '\n递归实现中序遍历:'tree.middle_digui(tree.root) print '\n递归实现后序遍历:'tree.later_digui(tree.root) print '\n\n堆栈实现先序遍历:'tree.front_stack(tree.root) print '\n堆栈实现中序遍历:'tree.middle_stack(tree.root) print '\n堆栈实现后序遍历:'tree.later_stack(tree.root)
总结:
树的遍历主要有两种,一种是深度优先遍历,像前序、中序、后序;另一种是广度优先遍历,像层次遍历。在树结构中两者的区别还不是非常明显,但从树扩展到有向图,到无向图的时候,深度优先搜索和广度优先搜索的效率和作用还是有很大不同的。
深度优先一般用递归,广度优先一般用队列。一般情况下能用递归实现的算法大部分也能用堆栈来实现。
我印象中是有递归构造树的方法,却一直想不出该怎么构造。后来仔细想了一下,递归思想有点类似深度优先算法,而树的构造应该是广度优先的。如果用递归的话一定要有个终止条件,例如规定树深等。不然构造出来的树会偏向左单子树或者右单子树。所以一般树的构造还是应该用队列比较好。
以上说的不够严谨,有错误之处,欢迎指正!
希望本文所述对大家 Python 程序设计有所帮助。
来源: http://www.phperz.com/article/17/0720/336210.html