這篇文章主要介紹了Python程式設計實作二元樹及七種遍歷方法,結合實例形式詳細分析了Python二叉樹的定義及常用遍歷操作技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python實作二元樹及遍歷方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
介紹：
樹是資料結構中非常重要的一種，主要的用途是用來提高查找效率，對於要重複查找的情況效果更佳，如二元排序樹、FP-樹。另外可以用來提高編碼效率，如哈佛曼樹。
程式碼：
#用Python實作樹的建構和幾種遍歷演算法，雖然不難，不過還是把程式碼作了一下整理總結。實作功能：
① 樹的建構
② 遞歸實現先序遍歷、中序遍歷、後序遍歷
③ 堆疊實現先序遍歷、中序遍歷、後序遍歷
④ 佇列實作層次遍歷
#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)#總結：
##樹的遍歷主要有兩種，一種是深度優先遍歷，像前序、中序、後序；另一種是廣度優先遍歷，像層次遍歷。在樹結構中兩者的差異還不是非常明顯，但從樹擴展到有向圖，到無向圖的時候，深度優先深度優先一般用遞歸，廣度優先一般用佇列。一般情況下能用遞歸實作的演算法大部分也能用堆疊來實現。 我印像中是有遞歸構造樹的方法，卻一直想不出該怎麼構造。後來仔細想了一下，遞迴思想有點類似深度優先演算法，而樹的構造應該是廣度優先的。如果用遞歸的話一定要有個終止條件，例如規定樹深等。不然構造出來的樹會偏向左單子樹或是右單子樹。所以一般樹的構造還是應該用隊列比較好。
以上是Python程式設計如何實現二元樹及七種遍歷的方法詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
