Python 二叉树的层序建立与三种遍历实现详解

yipeiwu_com6年前Python基础

前言

二叉树(Binary Tree)时数据结构中一个非常重要的结构,其具有。。。。(此处省略好多字)。。。。等的优良特点。

之前在刷LeetCode的时候把有关树的题目全部跳过了,(ORZ:我这种连数据结构都不会的人刷j8Leetcode啊!!!)

所以 !!!敲黑板了!!!今天我就在B站看了数据结构中关于树的内容后,又用我浅薄的Python大法来实现一些树的建立和遍历。

关于树的建立我觉得层序建立对于使用者来说最为直观,输入很好写。(好吧,我是看LeetCode中的树输入都是采用层序输入觉得非常好)

树节点定义

代码来

class BSTreeNode(object):
 def __init__(self, data):
  self.val = data
  self.leftChild = None
  self.rightChild = None

这一段代码太好理解了好吧,就不BB了。

二叉树层序建立

不多说,先上代码

# 建立二叉树是以层序遍历方式输入,节点不存在时以 'None' 表示
def creatTree(nodeList):
 if nodeList[0] == None:
  return None
 head = BSTreeNode(nodeList[0])
 Nodes = [head]
 j = 1
 for node in Nodes:
  if node != None:
   node.leftChild = (BSTreeNode(nodeList[j]) if nodeList[j] != None else None)
   Nodes.append(node.leftChild)
   j += 1
   if j == len(nodeList):
    return head
   node.rightChild = (BSTreeNode(nodeList[j])if nodeList[j] != None else None)
   j += 1
   Nodes.append(node.rightChild)
   if j == len(nodeList):
    return head

creatTree即为层序建立二叉树的函数,传入的参数为一个层序遍历的数组,就是将树节点从左往右,从上往下一次放入数组中,如果某个节点不存在则用None来表示。

比如:

图所示的二叉树则需输入a = [1,2,3,4,5,None,6,None,None,7,8],接下来将会以这个二叉树为例讲解代码。

  • 第3-4行,判断根节点是否为空。 如果根节点都为空,那树(shuo)就(ge)不(j)存(8)在了,直接返回就好了。
  • 第5行,将元素列表中的第一个元素取出新建根节点,最后返回的即为根节点
  • 第6行,创建了一个Nodes列表中,用于存放树中的节点,每生成一个节点就将其放入该列表中,可以看成是一个队列(这么说好像也不是特别规范,因为后面只是取列表中的元素,没有弹出首元素),此处将根节点存入。
  • 第7行,创建变量j用于nodeList中元素的索引,初始为1.因为第0个元素已经创建根节点了。
  • 第8行,依次取出Nodes列表中的节点,对其创建左子节点和右子节点
  • 第9行,首先判断取出的Nodes是否为空,如果为空,说明此处没有节点,就无需创建子节点,否则进行子节点的创建
  • 第10行,为该节点创建左节点,其值就是索引j的所对应的值,如果nodeLists[j] == None 说明没有该子节点,就不用创建了,即Child = None
  • 第11行,将新建的节点加入Nodes数组,使其在for循环中可以继续为其添加子节点
  • 第12行,j加1,这样刚好使每一个nodeList的元素对应一个节点了
  • 第13行,判断j的值,如果与nodeList值相等说明全部节点已经添加完毕了,直接返回head根节点就完成了树的建立
  • 第15-19行,为节点添加右节点,与添加左节点的逻辑是一样的,就不在赘述了

好了代码注释完毕,我们再通过结合实例来解释一下:

  • nodeList = [1,2,3,4,5,None,6,None,None,7,8],下面节点统一用n(值)来表示
  • 建立根节点 head = n(1), j=1, len(nodeList) = 11
  • 开始for循环:Nodes = [n(1)]
    • node为n(1),非空
      • nodeList[j]=nodeList[1]=2 非空,所以新建节点n(2),n(1)的左节点即为n(2),新建节点放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2)] j+1=2, j未溢出
      • nodeList[j]=nodeList[2]=3 非空,所以新建节点n(3),n(1)的右节点即为n(3),新建节点放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3)], 然后j+1=3, j未溢出
    • node为n(2),非空
      • nodeList[j]=nodeList[3]=4 非空,所以新建节点n(4),n(2)的左节点即为n(4),新建节点放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4)], j+1=4, j未溢出
      • nodeList[j]=nodeList[4]=5 非空,所以新建节点n(5),n(2)的右节点即为n(5),新建节点放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4),n(5)], j+1=5, j未溢出
    • node为n(3),非空
      • nodeList[j]=nodeList[5]=None 为空,所以n(3)的左节点直接等于None, 同时将None也放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4),n(5),None] j+1=6, j未溢出
      • nodeList[j]=nodeList[6]=6 非空,所以新建节点n(6),n(3)的右节点即为n(6),新建节点放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4),n(5),None,n(6)], j+1=7, j未溢出 
    • node为n(4),非空
      • nodeList[j]=nodeList[7]=None 为空,所以n(4)的左节点直接等于None,同时将None也放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4),n(5),None,n(6),None], j+1=8, j未溢出
      • nodeList[j]=nodeList[8]=None 为空,所以n(4)的右节点直接等于None,同时将None也放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4),n(5),None,n(6),None,None], j+1=9, j未溢出
    • node为n(5), 非空
      • nodeList[j]=nodeList[9]=7 非空,所以新建节点n(7),n(5)的左节点即为n(7),新建节点放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4),n(5),None,n(6),None,None,n(9)] j+1=10, j未溢出
      • nodeList[j]=nodeList[10]=8 非空,所以新建节点n(8),n(5)的右节点即为n(8),新建节点放入Nodes, 则Nodes=[n(1),n(2),n(3),n(4),n(5),None,n(6),None,None,n(9),n(10)] j+1=11, j溢出
  • j溢出,则返回head根节点,结束二叉树的建立

PS:如果node为空节点的话,就会直接跳过空节点。

二叉树遍历(神用的递归)

1. 前序遍历

#head为二叉树的根节点
def PreorderTraverse(head):
 if head:
  print(head.val)
  PreorderTraverse(head.leftChild)
  PreorderTraverse(head.rightChild)

2. 中序遍历

#head为二叉树的根节点
def InorderTrverse(head):
 if head:
  InorderTrverse(head.leftChild)
  print(head.val)
  InorderTrverse(head.rightChild)

3. 后续遍历

#head为二叉树的根节点
def PostorderTraverse(head):
 if head:
  PostorderTraverse(head.leftChild)
  PostorderTraverse(head.rightChild)
  print(head.val)

对中序遍历,费了我九牛二虎之力画了一个程序执行的图,红色箭头代表程序执行的过程,依然以a = [1,2,3,4,5,None,6,None,None,7,8]为例

这个图看上去不是很清楚,右键保存到本地看会清楚很多的,我把每一步递归的树都画出来了,这样更加方便理解。

所以程序打印出来的顺序为:4 2 7 5 8 1 3 6

最后,致敬大佬,祝各位学有所成。

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【听图阁-专注于Python设计】。

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