python数据结构之二叉树的统计与转换实例
一、获取二叉树的深度
就是二叉树最后的层次,如下图:
实现代码:
代码如下:
def getheight(self):
''' 获取二叉树深度 '''
return self.__get_tree_height(self.root)
def __get_tree_height(self, root):
if root is 0:
return 0
if root.left is 0 and root.right is 0:
return 1
else:
left = self.__get_tree_height(root.left)
right = self.__get_tree_height(root.right)
if left return right + 1
else:
return left + 1
二、叶子的统计
叶子就是二叉树的节点的 left 指针和 right 指针分别指向空的节点
代码如下:
def getleafcount(self):
''' 获取二叉树叶子数 '''
return self.__count_leaf_node(self.root)
def __count_leaf_node(self, root):
res = 0
if root is 0:
return res
if root.left is 0 and root.right is 0:
res += 1
return res
if root.left is not 0:
res += self.__count_leaf_node(root.left)
if root.right is not 0:
res += self.__count_leaf_node(root.right)
return res
三、统计叶子的分支节点
与叶子节点相对的其他节点 left 和 right 的指针指向其他节点
代码如下:
def getbranchcount(self):
''' 获取二叉树分支节点数 '''
return self.__get_branch_node(self.root)
def __get_branch_node(self, root):
if root is 0:
return 0
if root.left is 0 and root.right is 0:
return 0
else:
return 1 + self.__get_branch_node(root.left) + self.__get_branch_node(root.right)
四、二叉树左右树互换
代码如下:
def replacelem(self):
''' 二叉树所有结点的左右子树相互交换 '''
self.__replace_element(self.root)
def __replace_element(self, root):
if root is 0:
return
root.left, root.right = root.right, root.left
self.__replace_element(root.left)
self.__replace_element(root.right)
这些方法和操作,都是运用递归。其实二叉树的定义也是一种递归。附上最后的完整代码:
代码如下:
# -*- coding: utf - 8 - *-
class TreeNode(object):
def __init__(self, left=0, right=0, data=0):
self.left = left
self.right = right
self.data = data
class BinaryTree(object):
def __init__(self, root=0):
self.root = root
def is_empty(self):
if self.root is 0:
return True
else:
return False
def create(self):
temp = input('enter a value:')
if temp is '#':
return 0
treenode = TreeNode(data=temp)
if self.root is 0:
self.root = treenode
treenode.left = self.create()
treenode.right = self.create()
def preorder(self, treenode):
'前序(pre-order,NLR)遍历'
if treenode is 0:
return
print treenode.data
self.preorder(treenode.left)
self.preorder(treenode.right)
def inorder(self, treenode):
'中序(in-order,LNR'
if treenode is 0:
return
self.inorder(treenode.left)
print treenode.data
self.inorder(treenode.right)
def postorder(self, treenode):
'后序(post-order,LRN)遍历'
if treenode is 0:
return
self.postorder(treenode.left)
self.postorder(treenode.right)
print treenode.data
def preorders(self, treenode):
'前序(pre-order,NLR)非递归遍历'
stack = []
while treenode or stack:
if treenode is not 0:
print treenode.data
stack.append(treenode)
treenode = treenode.left
else:
treenode = stack.pop()
treenode = treenode.right
def inorders(self, treenode):
'中序(in-order,LNR) 非递归遍历'
stack = []
while treenode or stack:
if treenode:
stack.append(treenode)
treenode = treenode.left
else:
treenode = stack.pop()
print treenode.data
treenode = treenode.right
def postorders(self, treenode):
'后序(post-order,LRN)非递归遍历'
stack = []
pre = 0
while treenode or stack:
if treenode:
stack.append(treenode)
treenode = treenode.left
elif stack[-1].right != pre:
treenode = stack[-1].right
pre = 0
else:
pre = stack.pop()
print pre.data
# def postorders(self, treenode):
# '后序(post-order,LRN)非递归遍历'
# stack = []
# queue = []
# queue.append(treenode)
# while queue:
# treenode = queue.pop()
# if treenode.left:
# queue.append(treenode.left)
# if treenode.right:
# queue.append(treenode.right)
# stack.append(treenode)
# while stack:
# print stack.pop().data
def levelorders(self, treenode):
'层序(post-order,LRN)非递归遍历'
from collections import deque
if not treenode:
return
q = deque([treenode])
while q:
treenode = q.popleft()
print treenode.data
if treenode.left:
q.append(treenode.left)
if treenode.right:
q.append(treenode.right)
def getheight(self):
''' 获取二叉树深度 '''
return self.__get_tree_height(self.root)
def __get_tree_height(self, root):
if root is 0:
return 0
if root.left is 0 and root.right is 0:
return 1
else:
left = self.__get_tree_height(root.left)
right = self.__get_tree_height(root.right)
if left return right + 1
else:
return left + 1
def getleafcount(self):
''' 获取二叉树叶子数 '''
return self.__count_leaf_node(self.root)
def __count_leaf_node(self, root):
res = 0
if root is 0:
return res
if root.left is 0 and root.right is 0:
res += 1
return res
if root.left is not 0:
res += self.__count_leaf_node(root.left)
if root.right is not 0:
res += self.__count_leaf_node(root.right)
return res
def getbranchcount(self):
''' 获取二叉树分支节点数 '''
return self.__get_branch_node(self.root)
def __get_branch_node(self, root):
if root is 0:
return 0
if root.left is 0 and root.right is 0:
return 0
else:
return 1 + self.__get_branch_node(root.left) + self.__get_branch_node(root.right)
def replacelem(self):
''' 二叉树所有结点的左右子树相互交换 '''
self.__replace_element(self.root)
def __replace_element(self, root):
if root is 0:
return
root.left, root.right = root.right, root.left
self.__replace_element(root.left)
self.__replace_element(root.right)
node1 = TreeNode(data=1)
node2 = TreeNode(node1, 0, 2)
node3 = TreeNode(data=3)
node4 = TreeNode(data=4)
node5 = TreeNode(node3, node4, 5)
node6 = TreeNode(node2, node5, 6)
node7 = TreeNode(node6, 0, 7)
node8 = TreeNode(data=8)
root = TreeNode(node7, node8, 'root')
bt = BinaryTree(root)
print u'''
生成的二叉树
------------------------
root
7 8
6
2 5
1 3 4
-------------------------
'''

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PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.

Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

VS Code est disponible sur Mac. Il a des extensions puissantes, l'intégration GIT, le terminal et le débogueur, et offre également une multitude d'options de configuration. Cependant, pour des projets particulièrement importants ou un développement hautement professionnel, le code vs peut avoir des performances ou des limitations fonctionnelles.

La clé de l'exécution du cahier Jupyter dans VS Code est de s'assurer que l'environnement Python est correctement configuré, de comprendre que l'ordre d'exécution du code est cohérent avec l'ordre cellulaire et d'être conscient des fichiers volumineux ou des bibliothèques externes qui peuvent affecter les performances. Les fonctions d'achèvement et de débogage du code fournies par VS Code peuvent considérablement améliorer l'efficacité du codage et réduire les erreurs.
