python实现二叉树
初学python,需要实现一个决策树,首先实践一下利用python实现一个二叉树数据结构。建树的时候做了处理,保证建立的二叉树是平衡二叉树。
# -*- coding: utf-8 -*-
from collections import deque
class Node:
def __init__(self,val,left=None,right=None):
self.val=val
self.left=left
self.right=right
#setter and getter
def get_val(self):
return self.val
def set_val(self,val):
self.val=val
def get_left(self):
return self.left
def set_left(self,left):
self.left=left
def get_right(self):
return self.right
def set_right(self,right):
self.right=right
class Tree:
def __init__(self,list):
list=sorted(list)
self.root=self.build_tree(list)
#递归建立平衡二叉树
def build_tree(self,list):
l=0
r=len(list)-1
if(l>r):
return None
if(l==r):
return Node(list[l])
mid=(l+r)/2
root=Node(list[mid])
root.left=self.build_tree(list[:mid])
root.right=self.build_tree(list[mid+1:])
return root #前序遍历
def preorder(self,root):
if(root is None):
return
print root.val
self.preorder(root.left)
self.preorder(root.right)
#后序遍历
def postorder(self,root):
if(root is None):
return
self.postorder(root.left)
self.postorder(root.right)
print root.val
#中序遍历
def inorder(self,root):
if(root is None):
return
self.inorder(root.left)
print root.val
self.inorder(root.right)
#层序遍历
def levelorder(self,root):
if root is None:
return
queue =deque([root])
while(len(queue)>0):
size=len(queue)
for i in range(size):
node =queue.popleft()
print node.val
if node.left is not None:
queue.append(node.left)
if node.right is not None:
queue.append(node.right) list=[1,-1,3,4,5]
tree=Tree(list)
print '中序遍历:'
tree.inorder(tree.root)
print '层序遍历:'
tree.levelorder(tree.root)
print '前序遍历:'
tree.preorder(tree.root)
print '后序遍历:'
tree.postorder(tree.root)
输出:
中序遍历
-1
1
3
4
5
层序遍历
3
-1
4
1
5
前序遍历
3
-1
1
4
5
后序遍历
1
-1
5
4
3
建立的二叉树如下图所示:

python实现二叉树的更多相关文章
- 【DataStructure In Python】Python模拟二叉树
使用Python模拟二叉树的基本操作,感觉写起来很别扭.最近做编译的优化,觉得拓扑排序这种东西比较强多.近期刷ACM,发现STL不会用实在太伤了.决定花点儿时间学习一下STL.Boost其实也很强大. ...
- Python实现二叉树的四种遍历
对于一个没学过数据结构这门课程的编程菜鸟来说,自己能理解数据结构中的相关概念,但是自己动手通过Python,C++来实现它们却总感觉有些吃力.递归,指针,类这些知识点感觉自己应用的不够灵活,这是自己以 ...
- Python实现二叉树的左中右序遍历
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/3/18 12:31 # @Author : baoshan # @Site ...
- Python实现二叉树及其4种遍历
Python & BinaryTree 1. BinaryTree (二叉树) 二叉树是有限个元素的集合,该集合或者为空.或者有一个称为根节点(root)的元素及两个互不相交的.分别被称为左子 ...
- Python实现二叉树的前序、中序、后序、层次遍历
有关树的理论部分描述:<数据结构与算法>-4-树与二叉树: 下面代码均基于python实现,包含: 二叉树的前序.中序.后序遍历的递归算法和非递归算法: 层次遍历: 由前序序列.中 ...
- 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. ...
- Python数据结构——二叉树的实现
1. 二叉树 二叉树(binary tree)中的每个节点都不能有多于两个的儿子. 1.1 二叉树列表实现 如上图的二叉树可用列表表示: tree=['A', #root ['B', #左子树 ['D ...
- Python实现二叉树的前序遍历、中序遍历
计算根节点到叶子节点的所组成的数字(1247, 125, 1367)以及叶子节点到根节点组成的数字(7421, 521, 8631),其二叉树树型结构如下 计算从根节点到叶子节点组成的数字,本质上来说 ...
- python实现二叉树和它的七种遍历
介绍: 树是数据结构中很重要的一种,基本的用途是用来提高查找效率,对于要反复查找的情况效果更佳,如二叉排序树.FP-树. 另外能够用来提高编码效率,如哈弗曼树. 代码: 用python实现树的构造和几 ...
随机推荐
- linux shell: 取得某个目录下的文件名列表
取得某个目录下文件名的列表(没有子目录) ls -l dir/ | awk '{print "dir\\" $9}' #其中$9是ls -l 的第9个字段-文件名
- Servlet程序开发--Servlet 与 表单
servlet程序: doPost方法时为了防止表单提交时post方式的问题.否则只能处理get请求 package org.lxh.servletdemo ; import java.io.* ; ...
- Net 自定义Excel模板导出数据
转载自:http://www.cnblogs.com/jbps/p/3549671.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 1 using Sy ...
- iptables-过滤61开头的ip数据包
iptables -F root@android:/system/bin # iptables -L -n iptables -L -n Chain INPUT (policy ACCEPT) tar ...
- python+mysql抓取百度新闻的标题存到数据库
#!usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import urllib2 import re import MySQLdb class BaiDuNews: def _ ...
- IE6 7 父级元素的overflow:hidden 是包不住子级的relative
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...
- dedecms mysql连接错误:#1040 - Too many connections
mysql能登进去一下,点任何链接又跳出来,然后就登不上了 解决办法:检查mysql所在盘是否还有空间
- 微信小程序实例教程(四)
第八章:微信小程序分组开发与左滑功能实现 先来看看今天的整体思路: 进入分组管理页面 --> 点击新建分组新建 进入到未分组页面基本操作 进入到已建分组里面底部菜单栏操作 --> 从名 ...
- LaTeX 多个图片共用一个题注的实现--子图形
http://blog.sina.com.cn/s/blog_58b8951801000a9e.html \begin{figure}\centering\subfigure[这是第一幅图]{\lab ...
- jQuery常用的查找Dom元素方法
废话不多说,先来个总结,然后下面是demo 一. 同级节点之间的检索(检索深度N=0) next()是在兄弟节点中,往后匹配; prev()是在兄弟节点中,往前匹配. 二. 父级/子级节点的检索(检索 ...