Python編程實現二叉樹及七種遍曆方法詳解，python二叉樹

Python編程實現二叉樹及七種遍曆方法詳解，python二叉樹

本文執行個體講述了Python實現二叉樹及遍曆方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

介紹：

樹是資料結構中非常重要的一種，主要的用途是用來提高尋找效率，對於要重複尋找的情況效果更佳，如二叉排序樹、FP-樹。另外可以用來提高編碼效率，如哈弗曼樹。

代碼：

用Python實現樹的構造和幾種遍曆演算法，雖然不難，不過還是把代碼作了一下整理總結。實現功能：

① 樹的構造
② 遞迴實現先序遍曆、中序遍曆、後序遍曆
③ 堆棧實現先序遍曆、中序遍曆、後序遍曆
④ 隊列實現層次遍曆

#coding=utf-8class Node(object):  """節點類"""  def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None):    self.elem = elem    self.lchild = lchild    self.rchild = rchildclass Tree(object):  """樹類"""  def __init__(self):    self.root = Node()    self.myQueue = []  def add(self, elem):    """為樹添加節點"""    node = Node(elem)    if self.root.elem == -1: # 如果樹是空的，則對根節點賦值      self.root = node      self.myQueue.append(self.root)    else:      treeNode = self.myQueue[0] # 此結點的子樹還沒有齊。      if treeNode.lchild == None:        treeNode.lchild = node        self.myQueue.append(treeNode.lchild)      else:        treeNode.rchild = node        self.myQueue.append(treeNode.rchild)        self.myQueue.pop(0) # 如果該結點存在右子樹，將此結點丟棄。  def front_digui(self, root):    """利用遞迴實現樹的先序遍曆"""    if root == None:      return    print root.elem,    self.front_digui(root.lchild)    self.front_digui(root.rchild)  def middle_digui(self, root):    """利用遞迴實現樹的中序遍曆"""    if root == None:      return    self.middle_digui(root.lchild)    print root.elem,    self.middle_digui(root.rchild)  def later_digui(self, root):    """利用遞迴實現樹的後序遍曆"""    if root == None:      return    self.later_digui(root.lchild)    self.later_digui(root.rchild)    print root.elem,  def front_stack(self, root):    """利用堆棧實現樹的先序遍曆"""    if root == None:      return    myStack = []    node = root    while node or myStack:      while node:           #從根節點開始，一直找它的左子樹        print node.elem,        myStack.append(node)        node = node.lchild      node = myStack.pop()      #while結束表示當前節點node為空白，即前一個節點沒有左子樹了      node = node.rchild         #開始查看它的右子樹  def middle_stack(self, root):    """利用堆棧實現樹的中序遍曆"""    if root == None:      return    myStack = []    node = root    while node or myStack:      while node:           #從根節點開始，一直找它的左子樹        myStack.append(node)        node = node.lchild      node = myStack.pop()      #while結束表示當前節點node為空白，即前一個節點沒有左子樹了      print node.elem,      node = node.rchild         #開始查看它的右子樹  def later_stack(self, root):    """利用堆棧實現樹的後序遍曆"""    if root == None:      return    myStack1 = []    myStack2 = []    node = root    myStack1.append(node)    while myStack1:          #這個while迴圈的功能是找出後序遍曆的逆序，存在myStack2裡面      node = myStack1.pop()      if node.lchild:        myStack1.append(node.lchild)      if node.rchild:        myStack1.append(node.rchild)      myStack2.append(node)    while myStack2:             #將myStack2中的元素出棧，即為後序遍曆次序      print myStack2.pop().elem,  def level_queue(self, root):    """利用隊列實現樹的層次遍曆"""    if root == None:      return    myQueue = []    node = root    myQueue.append(node)    while myQueue:      node = myQueue.pop(0)      print node.elem,      if node.lchild != None:        myQueue.append(node.lchild)      if node.rchild != None:        myQueue.append(node.rchild)if __name__ == '__main__':  """主函數"""  elems = range(10)      #產生十個資料作為樹節點  tree = Tree()     #建立一個樹對象  for elem in elems:    tree.add(elem)      #逐個添加樹的節點  print '隊列實現層次遍曆:'  tree.level_queue(tree.root)  print '\n\n遞迴實現先序遍曆:'  tree.front_digui(tree.root)  print '\n遞迴實現中序遍曆:'  tree.middle_digui(tree.root)  print '\n遞迴實現後序遍曆:'  tree.later_digui(tree.root)  print '\n\n堆棧實現先序遍曆:'  tree.front_stack(tree.root)  print '\n堆棧實現中序遍曆:'  tree.middle_stack(tree.root)  print '\n堆棧實現後序遍曆:'  tree.later_stack(tree.root)

總結：

樹的遍曆主要有兩種，一種是深度優先遍曆，像前序、中序、後序；另一種是廣度優先遍曆，像層次遍曆。在樹結構中兩者的區別還不是非常明顯，但從樹擴充到有向圖，到無向圖的時候，深度優先搜尋和廣度優先搜尋的效率和作用還是有很大不同的。

深度優先一般用遞迴，廣度優先一般用隊列。一般情況下能用遞迴實現的演算法大部分也能用堆棧來實現。

我印象中是有遞迴構造樹的方法，卻一直想不出該怎麼構造。後來仔細想了一下，遞迴思想有點類似深度優先演算法，而樹的構造應該是廣度優先的。如果用遞迴的話一定要有個終止條件，例如規定樹深等。不然構造出來的樹會偏向左單子樹或者右單子樹。所以一般樹的構造還是應該用隊列比較好。

以上說的不夠嚴謹，有錯誤之處，歡迎指正！