python数据结构与算法(20)

⼆叉树的遍历
树的遍历是树的⼀种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有结点的信息的访 问,即依次对树中每个结点访问⼀次且仅访问⼀次,我们把这种对所有节点 的访问称为遍历(traversal)。那么树的两种重要的遍历模式是深度优先遍 历和⼴度优先遍历,深度优先⼀般⽤递归,⼴度优先⼀般⽤队列。⼀般情况下 能⽤递归实现的算法⼤部分也能⽤堆栈来实现。
深度优先遍历
对于⼀颗⼆叉树,深度优先搜索(Depth First Search)是沿着树的深度遍历树 的节点,尽可能深的搜索树的分⽀。 那么深度遍历有重要的三种⽅法。这三种⽅式常被⽤于访问树的节点,它们 之间的不同在于访问每个节点的次序不同。这三种遍历分别叫做先序遍历 (preorder),中序遍历(inorder)和后序遍历(postorder)。我们来给出 它们的详细定义,然后举例看看它们的应⽤。
先序遍历 在先序遍历中,我们先访问根节点,然后递归使⽤先序遍历访 问左⼦树,再递归使⽤先序遍历访问右⼦树 根节点->左⼦树->右⼦树

def preorder(self,  root):                      """递归实现先序遍历"""                      if  root    ==  None:                                       return                      print   root.elem                       self.preorder(root.lchild)                      self.preorder(root.rchild)

中序遍历 在中序遍历中,我们递归使⽤中序遍历访问左⼦树,然后访问 根节点,最后再递归使⽤中序遍历访问右⼦树 左⼦树->根节点->右⼦树

def inorder(self, root): """递归实现中序遍历""" if root == None: return self.inorder(root.lchild) print root.elem self.inorder(root.rchild)

后序遍历 在后序遍历中,我们先递归使⽤后序遍历访问左⼦树和右⼦ 树,最后访问根节点 左⼦树->右⼦树->根节点

def postorder(self, root):                      """递归实现后续遍历"""                      if  root    ==  None:                                       return                      self.postorder(root.lchild)                     self.postorder(root.rchild)                     print   root.elem

python数据结构与算法(20)
python数据结构与算法(20)
思考: 哪两种遍历⽅式能够唯⼀的确定⼀颗树???
⼴度优先遍历(层次遍历)
从树的root开始,从上到下从从左到右遍历整个树的节点


def breadth_travel(self):                               """利⽤队列实现树的层次遍历"""                              if  root    ==  None:                                               return                              queue   =   []                              queue.append(root)                              while   queue:                                              node    =   queue.pop(0)                                                print   node.elem,                                              if  node.lchild !=  None:

        queue.append(node.lchild)                                               if  node.rchild !=  None:                                                               queue.append(node.rchild)[/size][/font]
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