重学。

# coding = utf-8

# 二叉树遍历
class Node:
    """节点类"""
    def __init__(self, element=None, left_child=None, right_child=None):
        self.element = element
        self.left_child = left_child
        self.right_child = right_child

class Tree:
    """树类"""
    def __init__(self):
        self.root = Node()
        self.tree_queue = []

    def add(self, element):
        """为树添加节点"""
        node = Node(element)
        if self.root.element is None:
            self.root = node
            self.tree_queue.append(self.root)
        else:
            tree_node = self.tree_queue[0]
            if tree_node.left_child is None:
                tree_node.left_child = node
                self.tree_queue.append(tree_node.left_child)
            else:
                tree_node.right_child = node
                self.tree_queue.append(tree_node.right_child)
                self.tree_queue.pop(0)

    def front_recursion(self, root):
        """利用递归实现树的先序遍历"""
        if root is None:
            return
        print(root.element, end=' ')
        self.front_recursion(root.left_child)
        self.front_recursion(root.right_child)

    def middle_recursion(self, root):
        """利用递归实现树的中序遍历"""
        if root is None:
            return
        self.middle_recursion(root.left_child)
        print(root.element, end=' ')
        self.middle_recursion(root.right_child)

    def later_recursion(self, root):
        """利用递归实现树的后序遍历"""
        if root is None:
            return
        self.later_recursion(root.left_child)
        self.later_recursion(root.right_child)
        print(root.element, end=' ')

    def front_stack(self, root):
        """利用堆栈实现树的先序遍历"""
        if root is None:
            return
        tree_stack = []
        node = root
        while node or tree_stack:
            while node:
                print(node.element, end=' ')
                tree_stack.append(node)
                node = node.left_child
            node = tree_stack.pop()
            node = node.right_child

    def middle_stack(self, root):
        """利用堆栈实现树的中序遍历"""
        if root is None:
            return
        tree_stack = []
        node = root
        while node or tree_stack:
            while node:
                tree_stack.append(node)
                node = node.left_child
            node = tree_stack.pop()
            print(node.element, end=' ')
            node = node.right_child

    def later_stack(self, root):
        """利用堆栈实现树的后序遍历"""
        if root is None:
            return
        tree_stack_a = []
        tree_stack_b = []
        node = root
        tree_stack_a.append(node)
        while tree_stack_a:
            node = tree_stack_a.pop()
            if node.left_child:
                tree_stack_a.append(node.left_child)
            if node.right_child:
                tree_stack_a.append(node.right_child)
            tree_stack_b.append(node)
        while tree_stack_b:
            print(tree_stack_b.pop().element, end=' ')

    def level_queue(self, root):
        """利用队列实现树的层次遍历"""
        if root is None:
            return
        tree_queue = []
        node = root
        tree_queue.append(node)
        while tree_queue:
            node = tree_queue.pop(0)
            print(node.element, end=' ')
            if node.left_child is not None:
                tree_queue.append(node.left_child)
            if node.right_child is not None:
                tree_queue.append(node.right_child)

if __name__ == '__main__':
    elem_s = range(10)
    # 新建一个二叉树对象
    tree = Tree()
    for elem in elem_s:
        tree.add(elem)

    print('广度优先遍历---队列实现层次遍历:')
    tree.level_queue(tree.root)
    print('\n深度优先遍历---递归实现先序遍历:')
    tree.front_recursion(tree.root)
    print('\n深度优先遍历---递归实现中序遍历:')
    tree.middle_recursion(tree.root)
    print('\n深度优先遍历---递归实现后序遍历:')
    tree.later_recursion(tree.root)
    print('\n深度优先遍历---堆栈实现先序遍历:')
    tree.front_stack(tree.root)
    print('\n深度优先遍历---堆栈实现中序遍历:')
    tree.middle_stack(tree.root)
    print('\n深度优先遍历---堆栈实现后序遍历:')
    tree.later_stack(tree.root)
C:\Users\Sahara\.virtualenvs\test\Scripts\python.exe C:/Users/Sahara/PycharmProjects/test/python_search.py
广度优先遍历---队列实现层次遍历:

深度优先遍历---递归实现先序遍历:

深度优先遍历---递归实现中序遍历:

深度优先遍历---递归实现后序遍历:

深度优先遍历---堆栈实现先序遍历:

深度优先遍历---堆栈实现中序遍历:

深度优先遍历---堆栈实现后序遍历:

Process finished with exit code 

python---二叉树遍历的更多相关文章

  1. Python --- 二叉树的层序建立与三种遍历

    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 ...

  2. python实现二叉树遍历算法

    说起二叉树的遍历,大学里讲的是递归算法,大多数人首先想到也是递归算法.但作为一个有理想有追求的程序员.也应该学学非递归算法实现二叉树遍历.二叉树的非递归算法需要用到辅助栈,算法着实巧妙,令人脑洞大开. ...

  3. Python -二叉树 创建与遍历算法(很详细)

    树表示由边连接的节点.它是一个非线性的数据结构.它具有以下特性. 一个节点被标记为根节点. 除根节点之外的每个节点都与一个父节点关联. 每个节点可以有一个arbiatry编号的chid节点. 我们使用 ...

  4. 二叉树遍历(非递归版)——python

    二叉树的遍历分为广度优先遍历和深度优先遍历 广度优先遍历(breadth first traversal):又称层次遍历,从树的根节点(root)开始,从上到下从从左到右遍历整个树的节点. 深度优先遍 ...

  5. 算法随笔-二叉树遍历的N种姿势

    最近在练习用Python刷算法,leetcode上刷了快300题.一开始怀疑自己根本不会写代码,现在觉得会写一点点了,痛苦又充实的刷题历程.对我这种半路出家的人而言,收获真的很大. 今天就从二叉树遍历 ...

  6. Python - 二叉树, 堆, headq 模块

    二叉树 概念 二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合,该集合或者为空集(称为空二叉树), 或者由一个根结点和两棵互不相交的.分别称为根结点的左子树和右子树组成. 特点 每个结点最多有两颗子树,所 ...

  7. python 实时遍历日志文件

    首先尝试使用 python open 遍历一个大日志文件, 使用 readlines() 还是 readline() ? 总体上 readlines() 不慢于python 一次次调用 readlin ...

  8. C++ 二叉树遍历实现

    原文:http://blog.csdn.net/nuaazdh/article/details/7032226 //二叉树遍历 //作者:nuaazdh //时间:2011年12月1日 #includ ...

  9. 【二叉树遍历模版】前序遍历&&中序遍历&&后序遍历&&层次遍历&&Root->Right->Left遍历

    [二叉树遍历模版]前序遍历     1.递归实现 test.cpp: 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637 ...

  10. hdu 4605 线段树与二叉树遍历

    思路: 首先将所有的查询有一个vector保存起来.我们从1号点开始dfs这颗二叉树,用线段树记录到当前节点时,走左节点的有多少比要查询该节点的X值小的,有多少大的, 同样要记录走右节点的有多少比X小 ...

随机推荐

  1. Tampermonkey-让百度云下载飞起来

    1. 简介Tampermonkey是一款免费的浏览器扩展程序. 我们这里用于谷歌浏览器,目的是为了让百度云里面的文件以满速下载,节约金钱. 2. 安装安装Lantern蓝灯或者其他的FQ工具. 打开F ...

  2. Python——Flask框架

    Flask框架相关知识构架 程序的基本结构 模板 Web表单 数据库 电子邮件 程序的结构 用户认证

  3. Linux 学习 (十) 网络配置

    Linux网络管理 学习笔记 配置 IP 地址 ifconfig 命令临时配置 IP 地址 ifconfig eth0 192.168.0.200 netmask 255.255.255.0 #临时设 ...

  4. rest framework 解析器,渲染器

    解析器 解析器的作用 解析器的作用就是服务端接收客户端传过来的数据,把数据解析成自己可以处理的数据.本质就是对请求体中的数据进行解析. 请求体相关字段: Accept:指定了接收的数据类型 Conte ...

  5. Centos7 systemctl服务脚本

    systemd.service 参考文档 RHEL6和之前的版本使用的初始进程是init,init是一个线性的启动过程,一个接一个的启动,比较慢:systemd则可以多进程启动,速度提高很多. sev ...

  6. 自定义一个IOC框架

    要实现的功能: 将对象的实例化交给自定的ioc容器. 通过注解的方式对接口进行依赖注入 通过getBean("userName")方法那到对象,使用对象的方法 首先,创建一个对象, ...

  7. Yii2的Gridview应用技巧补充

    Yii2框架下的Gridview通常用来展示一张DB表中的数据,十分方便.这里只说一下经常要用到的一些小技巧,其实大多数官方文档都是有的,只是有可能需要在多个文档里. 自动创建的gridview示例. ...

  8. 用beam实现连接kafka和elasticSearch示例 在flink平台运行

    示例实现beam用java编程,监听kafka的testmsg主题,然后将收取到的单词,按5秒做一次统计.结果输出到outputmessage 的kafka主题,同时同步到elasticSearch. ...

  9. Cucumber常用关键字

    常用关键字(中英文对应) 对应的测试用例 Feature(功能) test suite (测试用例集) background(背景)   Scenario(场景) test case(测试用例) Sc ...

  10. wiki中文语料的word2vec模型构建

    一.利用wiki中文语料进行word2vec模型构建 1)数据获取 到wiki官网下载中文语料,下载完成后会得到命名为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2的文件,里 ...