python3實(shí)現(xiàn)二叉樹的遍歷與遞歸算法解析(小結(jié))
1、二叉樹的三種遍歷方式
二叉樹有三種遍歷方式:先序遍歷,中序遍歷,后續(xù)遍歷 即:先中后指的是訪問根節(jié)點(diǎn)的順序 eg:先序 根左右 中序 左根右 后序 左右根
遍歷總體思路:將樹分成最小的子樹,然后按照順序輸出

1.1 先序遍歷
a 先訪問根節(jié)點(diǎn)
b 訪問左節(jié)點(diǎn)
c 訪問右節(jié)點(diǎn)
a(b ( d ( h ) )( e ( i ) ))( c ( f )( g )) -- abdheicfg
1.2 中序遍歷
a 先訪問左節(jié)點(diǎn)
b 訪問根節(jié)點(diǎn)
c 訪問右節(jié)點(diǎn)
( ( ( h ) d ) b ( ( i ) e ) ) a ( ( f ) c ( g ) ) -- hdbieafcg
1.3后序遍歷
a 先訪問左節(jié)點(diǎn)
b 訪問右節(jié)點(diǎn)
c 訪問根節(jié)點(diǎn)
((hd)(ie)b)(fgc)a -- hdiebfgca
2、python3實(shí)現(xiàn)樹結(jié)構(gòu)
#實(shí)現(xiàn)樹結(jié)構(gòu)的類,樹的節(jié)點(diǎn)有三個(gè)私有屬性 左指針 右指針 自身的值
class Node():
def __init__(self,data=None):
self._data = data
self._left = None
self._right = None
def set_data(self,data):
self._data = data
def get_data(self):
return self._data
def set_left(self,node):
self._left = node
def get_left(self):
return self._left
def set_right(self,node):
self._right = node
def get_right(self):
return self._right
if __name__ == '__main__':
#實(shí)例化根節(jié)點(diǎn)
root_node = Node('a')
# root_node.set_data('a')
#實(shí)例化左子節(jié)點(diǎn)
left_node = Node('b')
#實(shí)例化右子節(jié)點(diǎn)
right_node = Node('c')
#給根節(jié)點(diǎn)的左指針賦值,使其指向左子節(jié)點(diǎn)
root_node.set_left(left_node)
#給根節(jié)點(diǎn)的右指針賦值,使其指向右子節(jié)點(diǎn)
root_node.set_right(right_node)
print(root_node.get_data(),root_node.get_left().get_data(),root_node.get_right().get_data())
3、實(shí)現(xiàn)樹的遞歸遍歷(前 中 后 層次遍歷)
下例是樹的遍歷算法,其中對樹的類進(jìn)行了優(yōu)化,
#實(shí)現(xiàn)樹結(jié)構(gòu)的類,樹的節(jié)點(diǎn)有三個(gè)私有屬性 左指針 右指針 自己的值
class Node():
def __init__(self,data =None,left=None,right = None):
self._data = data
self._left = left
self._right = right
#先序遍歷 遍歷過程 根左右
def pro_order(tree):
if tree == None:
return False
print(tree._data)
pro_order(tree._left)
pro_order(tree._right)
#后序遍歷
def pos_order(tree):
if tree == None:
return False
# print(tree.get_data())
pos_order(tree._left)
pos_order(tree._right)
print(tree._data)
#中序遍歷
def mid_order(tree):
if tree == None:
return False
# print(tree.get_data())
mid_order(tree._left)
print(tree._data)
mid_order(tree._right)
#層次遍歷
def row_order(tree):
# print(tree._data)
queue = []
queue.append(tree)
while True:
if queue==[]:
break
print(queue[0]._data)
first_tree = queue[0]
if first_tree._left != None:
queue.append(first_tree._left)
if first_tree._right != None:
queue.append(first_tree._right)
queue.remove(first_tree)
if __name__ == '__main__':
tree = Node('A',Node('B',Node('D'),Node('E')),Node('C',Node('F'),Node('G')))
pro_order(tree)
mid_order(tree)
pos_order(tree)
4、遞歸算法


上面兩張圖片是從知乎貼過來的;圖1中返回后會(huì)直接返回到上一級(jí)的返回,這種想法是不全面的,較合理的返回應(yīng)該是如圖2 在子函數(shù)返回時(shí)應(yīng)返回到調(diào)用子函數(shù)的節(jié)點(diǎn),這樣在執(zhí)行完剩余代碼再返回到上一級(jí)
如果是按照圖1返回的話二叉樹的遍歷就不能按照上例來實(shí)現(xiàn)。
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python 處理數(shù)據(jù)的實(shí)例詳解
這篇文章主要介紹了Python 處理數(shù)據(jù)的實(shí)例詳解的相關(guān)資料,這里主要介紹Python 常用的基礎(chǔ)知識(shí)并附實(shí)例,需要的朋友可以參考下2017-08-08
python讀取.mat文件及將變量存為.mat文件的詳細(xì)介紹
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python讀取.mat文件及將變量存為.mat文件的詳細(xì)介紹,?mat文件是matlab的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)格式,文中通過代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2024-06-06
Python基于SciPy庫實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析與建模
SciPy是一個(gè)強(qiáng)大的Python庫,提供了豐富的科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析工具,本文我們將探討如何使用Python和SciPy庫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和建模,感興趣的可以學(xué)習(xí)一下2023-06-06
Python從零開始訓(xùn)練AI模型的實(shí)用教程
本文介紹了如何使用Python從零開始訓(xùn)練自己的AI模型,包括確定問題和數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建模型、訓(xùn)練模型、評估和調(diào)優(yōu)模型以及部署和應(yīng)用模型等步驟2025-02-02
詳解Tensorflow數(shù)據(jù)讀取有三種方式(next_batch)
本篇文章主要介紹了Tensorflow數(shù)據(jù)讀取有三種方式(next_batch),小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-02-02
python設(shè)置環(huán)境變量的幾種方法總結(jié)
這篇文章主要介紹了在Python中設(shè)置環(huán)境變量可以通過多種方式實(shí)現(xiàn),包括使用os.environ、os.putenv、setuptools以及在操作系統(tǒng)級(jí)別設(shè)置,文中通過代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2025-01-01

