Python实现二叉搜索树BST的方法示例

yipeiwu_com7年前Python基础

二叉排序树(BST)又称二叉查找树、二叉搜索树

二叉排序树(Binary Sort Tree)又称二叉查找树。它或者是一棵空树;或者是具有下列性质的二叉树:

1.若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;
2.若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于根节点的值;
3.左、右子树也分别为二叉排序树。

  • 求树深度
  • 按序输出节点值(使用中序遍历)
  • 查询二叉搜索树中一个具有给点关键字的结点,返回该节点的位置。时间复杂度是O(h),h是树的高度。
  • 递归/迭代求最大关键字元素
  • 递归/迭代求最小关键字元素
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
用Python实现二叉搜索树。
'''


class Node():
  def __init__(self, x):
    self.val = x
    self.left = None
    self.right = None

#求树的深度
def depth(root):
    if root is None:
      return 0
    else:
      return 1 + max(depth(root.left), depth(root.right))


#按序输出结点值(中序遍历)
def input_in_order(root):
  if root is None:
    return
  input_in_order(root.left)
  print(root.val)
  input_in_order(root.right)



#(递归实现 、迭代实现)查询二叉搜索树中一个具有给点关键字的结点,返回该节点的位置。时间复杂度是O(h),h是树的高度。
#递归实现
def search1(root, value):
  if root is None or root.val == value:
    return root
  if root.val > value:
    return search1(root.left, value)
  if root.val < value:
    return search1(root.right, value)


#迭代实现
def search2(root, value):
  while root != None and root.val != value:
    if root.val > value:
      root = root.left
    elif root.val < value:
      root = root.right
  return root


#求最大关键字元素
#迭代实现
def max_value1(root):
  while root != None and root.left != None:
    root = root.right
  if root is None:
    return root
  else:
    return root.val

#递归实现
def max_value2(root):
  if root == None:
    return root
  elif root.right == None:
    return root.val
  else:
    return max_value2(root.right)


#求最小关键字元素
#递归实现
def min_value1(root):
  if root is None:
    return root
  elif root.left is None:
    return root.val
  else:
    return min_value1(root.left)


#迭代实现
def min_value2(root):
  if root is None:
    return root
  while root.left !=None:
    root = root.left
  return root.val


if __name__ == '__main__':
  a = Node(15)
  b = Node(6)
  c = Node(18)
  d = Node(4)
  e = Node(8)
  f = Node(17)
  g = Node(20)
  h = Node(13)
  i = Node(9)
  a.left = b
  a.right = c
  b.left = d
  b.right = e
  c.left = f
  c.right = g
  e.right = h
  h.left = i
  print(search1(a, 13))
  print(search2(a,13))
  print(max_value1(a))
  print(max_value2(a))
  print(min_value1(a))
  print(min_value2(a))

ps:从二叉查找树BST中查找元素X,返回其所在结点的地址,查找的次数取决于树的高度。

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】。

相关文章

Python实现的快速排序算法详解

本文实例讲述了Python实现的快速排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 快速排序基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有...

Python中作用域的深入讲解

Python中作用域的深入讲解

前言 作用域是指变量的生效范围,例如本地变量、全局变量描述的就是不同的生效范围。 python的变量作用域的规则非常简单,可以说是所有语言中最直观、最容易理解的作用域。 在开始介绍作用域...

python脚本实现分析dns日志并对受访域名排行

python脚本实现分析dns日志并对受访域名排行

前段时间有个需求是要求查一段时间的dns上的域名访问次数排行(top100),没办法,只好慢慢的去解析dns日志呗,正好学习了python,拿来练练手。 1.原始数据分析: 首先看下原始...

python数据结构之图深度优先和广度优先实例详解

本文实例讲述了python数据结构之图深度优先和广度优先用法。分享给大家供大家参考。具体如下: 首先有一个概念:回溯   回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达...

pytorch实现特殊的Module--Sqeuential三种写法

我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- #@Time :2019/7/1 13:34 #@Author :XiaoMa import...