python3实现二叉树的遍历与递归算法解析(小结)

 更新时间:2019年07月03日 14:57:59   作者:jiuyang   我要评论

这篇文章主要介绍了python3实现二叉树的遍历与递归算法解析(小结),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1、二叉树的三种遍历方式

二叉树有三种遍历方式:先序遍历,中序遍历,后续遍历 即:先中后指的是访问根节点的顺序 eg:先序 根左右 中序 左根右 后序 左右根

遍历总体思路:将树分成最小的子树,然后按照顺序输出

1.1 先序遍历

    a 先访问根节点

    b 访问左节点

    c 访问右节点

    a(b ( d ( h ) )( e ( i ) ))( c ( f )( g )) -- abdheicfg

1.2 中序遍历

    a 先访问左节点

    b 访问根节点

    c 访问右节点

    ( ( ( h ) d ) b ( ( i ) e ) ) a ( ( f ) c ( g ) ) -- hdbieafcg

1.3后序遍历

    a 先访问左节点

    b 访问右节点

    c 访问根节点

    ((hd)(ie)b)(fgc)a -- hdiebfgca

2、python3实现树结构

#实现树结构的类,树的节点有三个私有属性 左指针 右指针 自身的值
class node():  def __init__(self,data=none):
    self._data = data
    self._left = none
    self._right = none  def set_data(self,data):
    self._data = data  def get_data(self):
    return self._data  def set_left(self,node):
    self._left = node  def get_left(self):
    return self._left  def set_right(self,node):
    self._right = node  def get_right(self):
    return self._rightif __name__ == '__main__':
  #实例化根节点
  root_node = node('a')
  # root_node.set_data('a')
  #实例化左子节点
  left_node = node('b')
  #实例化右子节点
  right_node = node('c')
  
  #给根节点的左指针赋值,使其指向左子节点
  root_node.set_left(left_node)
  #给根节点的右指针赋值,使其指向右子节点
  root_node.set_right(right_node)  print(root_node.get_data(),root_node.get_left().get_data(),root_node.get_right().get_data())

3、实现树的递归遍历(前 中 后 层次遍历)

下例是树的遍历算法,其中对树的类进行了优化,

#实现树结构的类,树的节点有三个私有属性 左指针 右指针 自己的值
class node():  def __init__(self,data =none,left=none,right = none):
    self._data = data
    self._left = left
    self._right = right
#先序遍历 遍历过程 根左右
def pro_order(tree):
  if tree == none:
    return false
  print(tree._data)
  pro_order(tree._left)
  pro_order(tree._right)#后序遍历
def pos_order(tree):
  if tree == none:
    return false
  # print(tree.get_data())
  pos_order(tree._left)
  pos_order(tree._right)
  print(tree._data)#中序遍历
def mid_order(tree):
  if tree == none:
    return false
  # print(tree.get_data())
  mid_order(tree._left)
  print(tree._data)
  mid_order(tree._right)
#层次遍历
def row_order(tree):
  # print(tree._data)
  queue = []
  queue.append(tree)
  while true:
    if queue==[]:
      break
    print(queue[0]._data)
    first_tree = queue[0]
    if first_tree._left != none:
      queue.append(first_tree._left)
    if first_tree._right != none:
      queue.append(first_tree._right)
    queue.remove(first_tree)if __name__ == '__main__':  tree = node('a',node('b',node('d'),node('e')),node('c',node('f'),node('g')))
  pro_order(tree)
  mid_order(tree)
  pos_order(tree)

4、递归算法

上面两张图片是从知乎贴过来的;图1中返回后会直接返回到上一级的返回,这种想法是不全面的,较合理的返回应该是如图2 在子函数返回时应返回到调用子函数的节点,这样在执行完剩余代码再返回到上一级

如果是按照图1返回的话二叉树的遍历就不能按照上例来实现。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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