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Python实现二叉树前序、中序、后序及层次遍历示例代码

更新时间:2020-07-03 11:54:01 作者:startmvc
前言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

前言

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。

用 Python 实现树的构造和几种遍历算法。实现功能如下:

  • 树的构造
  • 递归实现先序遍历、中序遍历、后序遍历
  • 堆栈实现先序遍历、中序遍历、后序遍历
  • 队列实现层次遍历

# -*- coding=utf-8 -*-


class Node(object):
 """节点类"""

 def __init__(self, element=-1, l_child=None, r_child=None):
 self.element = element
 self.l_child = l_child
 self.r_child = r_child


class Tree(object):
 """树类"""

 def __init__(self):
 self.root = Node()
 self.queue = []

 def add_node(self, element):
 """为树添加节点"""

 node = Node(element)
 # 如果树是空的,则对根节点赋值
 if self.root.element == -1:
 self.root = node
 self.queue.append(self.root)
 else:
 tree_node = self.queue[0]
 # 此结点没有左子树,则创建左子树节点
 if tree_node.l_child is None:
 tree_node.l_child = node
 self.queue.append(tree_node.l_child)
 else:
 tree_node.r_child = node
 self.queue.append(tree_node.r_child)
 # 如果该结点存在右子树,将此节点丢弃
 self.queue.pop(0)

 def front_recursion(self, root):
 """利用递归实现树的前序遍历"""

 if root is None:
 return

 print root.element,
 self.front_recursion(root.l_child)
 self.front_recursion(root.r_child)

 def middle_recursion(self, root):
 """利用递归实现树的中序遍历"""

 if root is None:
 return

 self.middle_recursion(root.l_child)
 print root.element,
 self.middle_recursion(root.r_child)

 def back_recursion(self, root):
 """利用递归实现树的后序遍历"""

 if root is None:
 return

 self.back_recursion(root.l_child)
 self.back_recursion(root.r_child)
 print root.element,

 @staticmethod
 def front_stack(root):
 """利用堆栈实现树的前序遍历"""

 if root is None:
 return

 stack = []
 node = root
 while node or stack:
 # 从根节点开始,一直找它的左子树
 while node:
 print node.element,
 stack.append(node)
 node = node.l_child
 # 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 = stack.pop()
 # 开始查看它的右子树
 node = node.r_child

 @staticmethod
 def middle_stack(root):
 """利用堆栈实现树的中序遍历"""

 if root is None:
 return

 stack = []
 node = root
 while node or stack:
 # 从根节点开始,一直找它的左子树
 while node:
 stack.append(node)
 node = node.l_child
 # 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 = stack.pop()
 print node.element,
 # 开始查看它的右子树
 node = node.r_child

 @staticmethod
 def back_stack(root):
 """利用堆栈实现树的后序遍历"""

 if root is None:
 return

 stack1 = []
 stack2 = []
 node = root
 stack1.append(node)
 # 这个while循环的功能是找出后序遍历的逆序,存在stack2里面
 while stack1:
 node = stack1.pop()
 if node.l_child:
 stack1.append(node.l_child)
 if node.r_child:
 stack1.append(node.r_child)
 stack2.append(node)
 # 将stack2中的元素出栈,即为后序遍历次序
 while stack2:
 print stack2.pop().element,

 @staticmethod
 def level_queue(root):
 """利用队列实现树的层次遍历"""

 if root is None:
 return

 queue = []
 node = root
 queue.append(node)
 while queue:
 node = queue.pop(0)
 print node.element,
 if node.l_child is not None:
 queue.append(node.l_child)
 if node.r_child is not None:
 queue.append(node.r_child)


if __name__ == '__main__':
 """主函数"""

 # 生成十个数据作为树节点
 elements = range(10)
 tree = Tree()
 for elem in elements:
 tree.add_node(elem)

 print '队列实现层次遍历:'
 tree.level_queue(tree.root)

 print '\n\n递归实现前序遍历:'
 tree.front_recursion(tree.root)
 print '\n递归实现中序遍历:'
 tree.middle_recursion(tree.root)
 print '\n递归实现后序遍历:'
 tree.back_recursion(tree.root)

 print '\n\n堆栈实现前序遍历:'
 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.back_stack(tree.root)

需要源码的小伙伴可自行下载:代码传送门

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

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