python实现二叉树的遍历以及基本操作
主要内容:
二叉树遍历(先序、中序、后序、宽度优先遍历)的迭代实现和递归实现;
二叉树的深度,二叉树到叶子节点的所有路径;
首先,先定义二叉树类(python3),代码如下:
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
二叉树的遍历分深度优先遍历(DFS)和宽度优先遍历(BFS)。其中深度优先遍历又分为先序遍历,中序遍历,后序遍历。因为二叉树是递归类数据结构,因此大部分关于二叉树的操作都可以通过递归实现。下面将介绍二叉树几种遍历的实现代码以及思路。

1.1 先序遍历:
遍历顺序:根节点——左子节点——右子节点(A-B-D-E-C-F)。
递归实现:
def preorder(root):
if not root:
return
print(root.val)
preorder(root.left)
preorder(root.right)
迭代实现:
def preorder(root):
stack = [root]
while stack:
s = stack.pop()
if s:
print(s.val)
stack.append(s.right)
stack.append(s.left)
1.2 中序遍历
遍历顺序:左子节点——根节点——右子节点(D-B-E-A-C-F)
递归实现:
def inorder(root):
if not root:
return
inorder(root.left)
print(root.val)
inorder(root.right)
迭代实现:
def inorder(root):
stack = []
while stack or root:
while root:
stack.append(root)
root = root.left
root = stack.pop()
print(root.val)
root = root.right
1.3 后序遍历
遍历顺序:左子节点——右子节点——根节点(D-E-B-F-C-A)
递归实现:
def postorder(root):
if not root:
return
postorder(root.left)
postorder(root.right)
print(root.val)
迭代实现:
def postorder(root):
stack = []
while stack or root:
while root: # 下行循环,直到找到第一个叶子节点
stack.append(root)
if root.left: # 能左就左,不能左就右
root = root.left
else:
root = root.right
s = stack.pop()
print(s.val)
#如果当前节点是上一节点的左子节点,则遍历右子节点
if stack and s == stack[-1].left:
root = stack[-1].right
else:
root = None
1.4 层次遍历
遍历顺序:一层一层的遍历(A-B-C-D-E-F)
迭代实现:
def BFS(root):
queue = [root]
while queue:
n = len(queue)
for i in range(n):
q = queue.pop(0)
if q:
print(q.val)
queue.append(q.left if q.left else None)
queue.append(q.right if q.right else None)
内容2:基本操作
2.1 二叉树的最大深度
基本思路就是递归,当前树的最大深度等于(1+max(左子树最大深度,右子树最大深度))。代码如下:
def maxDepth(root):
if not root:
return 0
return 1+max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right))
2.2 二叉树的最小深度
最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。可以通过递归求左右节点的最小深度的较小值,也可以层序遍历找到第一个叶子节点所在的层数。
递归方法:
class Solution:
def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if not root:
return 0
if not root.left and not root.right:
return 1
if not root.right:
return 1+self.minDepth(root.left)
if not root.left:
return 1+self.minDepth(root.right)
return 1+min(self.minDepth(root.left),self.minDepth(root.right))
迭代方法:
class Solution:
def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if not root: return 0
ans,count = [root],1
while ans:
n = len(ans)
for i in range(n):
r = ans.pop(0)
if r:
if not r.left and not r.right:
return count
ans.append(r.left if r.left else [])
ans.append(r.right if r.right else [])
count+=1
2.3 二叉树的所有路径
根节点到叶子节点的所有路径。
def traverse(node):
if not node.left and not node.right:
return [str(node.val)]
left, right = [], []
if node.left:
left = [str(node.val) + x for x in traverse(node.left)]
if node.right:
right = [str(node.val) + x for x in traverse(node.right)]
return left + right
python实现二叉树的遍历以及基本操作的更多相关文章
- javascript实现数据结构: 树和二叉树,二叉树的遍历和基本操作
树型结构是一类非常重要的非线性结构.直观地,树型结构是以分支关系定义的层次结构. 树在计算机领域中也有着广泛的应用,例如在编译程序中,用树来表示源程序的语法结构:在数据库系统中,可用树来组织信息:在分 ...
- Python算法-二叉树深度优先遍历
二叉树 组成: 1.根节点 BinaryTree:root 2.每一个节点,都有左子节点和右子节点(可以为空) TreeNode:value.left.right 二叉树的遍历: 遍历二叉树:深度 ...
- Python实现二叉树的遍历
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.分别被称为左子树和右子树的二叉树组成. 二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点),二叉 ...
- python算法-二叉树广度优先遍历
广度优先遍历:优先遍历兄弟节点,再遍历子节点 算法:通过队列实现-->先进先出 广度优先遍历的结果: 50,20,60,15,30,70,12 程序遍历这个二叉树: # encoding=utf ...
- 基于python实现二叉树的遍历
""" 二叉树实践: 用递归构建树的遍历 # 思路分析 -- 1.使用链式存储,一个Node表示一个数的节点 -- 2.节点考虑使用两个属性变量,分别表示左连接右连接 & ...
- python实现二叉树递归遍历与非递归遍历
一.中序遍历 前中后序三种遍历方法对于左右结点的遍历顺序都是一样的(先左后右),唯一不同的就是根节点的出现位置.对于中序遍历来说,根结点的遍历位置在中间. 所以中序遍历的顺序:左中右 1.1 递归实现 ...
- 【数据结构】二叉树的遍历(前、中、后序及层次遍历)及leetcode107题python实现
文章目录 二叉树及遍历 二叉树概念 二叉树的遍历及python实现 二叉树的遍历 python实现 leetcode107题python实现 题目描述 python实现 二叉树及遍历 二叉树概念 二叉 ...
- 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 ...
随机推荐
- C中多线程开发
1 引言 线程(thread)技术早在60年代就被提出,但真正应用多线程到操作系统中去,是在80年代中期.solaris是这方面的佼佼者.传统的 Unix也支持线程的概念,可是在一个进程(proce ...
- scikit-learn:3. Model selection and evaluation
參考:http://scikit-learn.org/stable/model_selection.html 有待翻译,敬请期待: 3.1. Cross-validation: evaluating ...
- Android架构的简单探讨(一)
在CSDN上看到这样一篇译文,虽然最终的解决方案要按照自己特定的项目去设计,但该文还是引起了很多自己的共鸣,原文猛戳这里. 这是他提出的基于Messaging的MVC框架: 其中包含的设计思想在于:哪 ...
- 将代码设置的剪切板内容通过输入法软件粘贴入app搜索框
#进入app搜索框位置--双击#等待输入法软件弹出#将代码设置的剪切板内容通过输入法软件粘贴入app搜索框#搜索 import win32apiimport timeimport win32clipb ...
- Android源码的下载、编译与导入到Android Studio【转】
本文转载自:http://wl9739.github.io/2016/05/09/Android%E6%BA%90%E7%A0%81%E7%9A%84%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E3%80% ...
- BS与CS的联系与区别。
C/S是Client/Server的缩写.服务器通常采用高性能的PC.工作站或小型机,并采用大型数据库系统,如Oracle.Sybase.Informix或 SQL Server.客户端需要安装专用的 ...
- 【Dairy】2016.10.20 生日记
今天又有人生日耶(朱子鸿)~破壳快乐! 遥犇献歌一曲<就是现在>掌声!!!!!! 开森,呲到了草莓蛋糕,很好呲的.. 然后下去跑步,拿着奶油叉子,往卜卜脸上抹,可惜zks吸引不够(坑队友) ...
- Called attach on a child which is not detached
问题:Called attach on a child which is not detached: ViewHolder#出现问题的原因 经过google后发现,出现该问题的原因是由于recycle ...
- BZOJ_1229_[USACO2008 Nov]toy 玩具_三分+贪心
BZOJ_1229_[USACO2008 Nov]toy 玩具_三分+贪心 Description 玩具 [Chen Hu, 2006] Bessie的生日快到了, 她希望用D (1 <= D ...
- 【HDU 1588】 Gauss Fibonacci
[题目链接] 点击打开链接 [算法] 要求 f(g(0)) + f(g(1)) + f(g(2)) + ... + f(g(n-1)) 因为g(i) = k * i + b 所以原式 = f(b) + ...