1. 二叉树深度优先遍历三种方式
不同于树的广度优先遍历（一层一层的走，同一层从左到右走完开始走下一层的横向遍历方式），深度优先遍历是一条路走到黑，然后再走下一条；
先序遍历：根节点--左子节点---右子节点（先从根节点开始，走左子树，对这个左子树依然按照根节点--左子节点---右子节点的顺序遍历，然后左边的子树走完，按照同样的方式遍历：根节点---左子节点--右子节点）；
中序遍历：左子节点--根节点---右子节点；
后序遍历：左子节点----右子节点---根节点；
先序遍历，中序遍历 ，后序遍历永远是根据根节点的顺序来说的，左子节点永远在右子节点的前面；
2. 深度优先遍历代码实现：
class Node(object): """创建一个节点类""" def __init__(self,item): self.item=item # 创建的能挂在树上的节点 得有一个data数据域 还得有两个左右节点指向左右子节点（因为实现的是二叉树，每个节点最多两个子节点） self.lchild=None # 当前节点的左子节点 self.rchild=None # 当前节点的右子节点 class Tree(object): """构建二叉树""" def __init__(self): self.root=None # 构建的一棵树首先得有一个根节点（就像链表有一个头节点self.__head） def add(self,item): """实现二叉树添加元素""" node=Node(item) queue=[] # 队列（把当前树的所有节点都存放在队列中，然后挨个取出队列中的元素，判断该节点的做右子节点是否都存在，不存在就挂在当前节点的相应自节点位置上） if self.root is None: # 如果当前树是一个空树 直接就把要添加的元素放在根节点上就好啦 self.root=node return queue.append(self.root) # 先把树的根节点放在队列中，也就是从根节点开始遍历 while queue: cur_node=queue.pop(0) # queue队列存放的是当前树所有节点（没有被遍历过的） 然后挨个取出节点，遍历做右子节点 if cur_node.lchild is None: cur_node.lchild=node return else: queue.append(cur_node.lchild) if cur_node.rchild is None: cur_node.rchild=node return else: queue.append(cur_node.rchild) def breadth_travel(self): """二叉树的广度优先遍历""" if self.root is None: # 如果最开始是一个空树，广度优先遍历，没法遍历元素，所以直接返回ok return queue=[self.root] # 对于二叉树不是空树的情况下，需要把当前树的所有节点都添加到队列中，然后遍历，首先把二叉树的根节点添加到队列中 while queue: cur_node=queue.pop(0) # 首先取出根节点，然后后续的取出树中的其他节点 print(cur_node.item,end=" ") # 打印出当前节点的元素值 if cur_node.lchild is not None: # 如果当前节点的左子节点非空，就把左子节点添加到需要遍历的队列queue中 queue.append(cur_node.lchild) if cur_node.rchild is not None: queue.append(cur_node.rchild) print("\n") def preorder(self,node): # 因为使用递归在进行先序遍历时，对于左子节点 右子节点部分都会当成一棵树，然后这棵树的根节点都是会发生变化的，所以调用自身时传了一个参数 """先序遍历""" if node is None: return print(node.item,end=" ") # 先打印根节点 self.preorder(node.lchild) # 左子树（把node.lchild 这个node节点的左子节点当作左子树的根节点） self.preorder(node.rchild) # 右子节点 def inorder(self,node): """深度优先遍历的中序遍历""" if node is None: return self.inorder(node.lchild) # 先处理左子树 print(node.item,end=" ") # 再处理根节点 self.inorder(node.rchild) # 最后处理右子树 def postorder(self,node): """深度优先遍历的后序遍历""" if node is None: return self.postorder(node.lchild) # 先处理左子树 self.postorder(node.rchild) # 再处理右子树 print(node.item,end=" ") # 最后处理根节点 tree=Tree() tree.add(0) tree.add(1) tree.add(2) tree.add(3) tree.add(4) tree.add(5) tree.add(6) tree.add(7) tree.add(8) tree.add(9) print("广度优先遍历结果:") tree.breadth_travel() # 广度优先遍历 print("深度优先遍历中的先序遍历结果:") tree.preorder(tree.root) # 深度遍历的先序遍历时需要传入当前树的根节点 print("\n深度优先遍历中的中序遍历结果:") tree.inorder(tree.root) # 深度遍历的先序遍历时需要传入当前树的根节点 print("\n深度优先遍历中的后序遍历结果:") tree.postorder(tree.root) # 深度遍历的先序遍历时需要传入当前树的根节点
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