摘要:节点定义二叉树定义先序遍历递归方式先序遍历,递归方式非递归方式先序遍历,非递归方式中序遍历递归方式中序遍历,递归方式非递归方式中序遍历,非递归方式后序遍历递归方式后序遍历,递归方式非递归方式后序遍历,非递归方式分层遍历分层遍历,使用队
节点定义
</>复制代码
class Node(object):
def __init__(self, left_child, right_child, value):
self._left_child = left_child
self._right_child = right_child
self._value = value
@property
def left_child(self):
return self._left_child
@property
def right_child(self):
return self._right_child
@left_child.setter
def left_child(self, value):
self._left_child = value
@right_child.setter
def right_child(self, value):
self._right_child = value
@property
def value(self):
return self._value
@value.setter
def value(self, value):
self._value = value
二叉树定义
</>复制代码
class Tree(object):
def __init__(self, value):
self._root = Node(None, None, value=value)
@property
def root(self):
return self._root
先序遍历
递归方式
</>复制代码
"""
先序遍历,递归方式
"""
def preoder(root):
if not isinstance(root, Node):
return None
preorder_res = []
if root:
preorder_res.append(root.value)
preorder_res += preoder(root.left_child)
preorder_res += preoder(root.right_child)
return preorder_res
非递归方式
</>复制代码
"""
先序遍历,非递归方式
"""
def pre_order_not_recursion(root):
if not isinstance(root, Node):
return None
stack = [root]
result = []
while stack:
node = stack.pop(-1)
if node:
result.append(node.value)
stack.append(node.right_child)
stack.append(node.left_child)
return result
中序遍历
递归方式
</>复制代码
"""
中序遍历,递归方式
"""
def middle_order(root):
if not isinstance(root, Node):
return None
middle_res = []
if root:
middle_res += middle_order(root.left_child)
middle_res.append(root.value)
middle_res += middle_order(root.right_child)
return middle_res
非递归方式
</>复制代码
"""
中序遍历,非递归方式
"""
def middle_order_bot_recursion(root):
if not isinstance(root, Node):
return None
result = []
stack = [root.right_child, root.value, root.left_child]
while stack:
temp = stack.pop(-1)
if temp:
if isinstance(temp, Node):
stack.append(temp.right_child)
stack.append(temp.value)
stack.append(temp.left_child)
else:
result.append(temp)
return result
后序遍历
递归方式
</>复制代码
"""
后序遍历,递归方式
"""
def post_order(root):
if not isinstance(root, Node):
return None
post_res = []
if root:
post_res += post_order(root.left_child)
post_res += post_order(root.right_child)
post_res.append(root.value)
return post_res
非递归方式
</>复制代码
"""
后序遍历,非递归方式
"""
def post_order_not_recursion(root):
if not isinstance(root, Node):
return None
stack = [root.value, root.right_child, root.left_child]
result = []
while stack:
temp_node = stack.pop(-1)
if temp_node:
if isinstance(temp_node, Node):
stack.append(temp_node.value)
stack.append(temp_node.right_child)
stack.append(temp_node.left_child)
else:
result.append(temp_node)
return result
分层遍历
</>复制代码
"""
分层遍历,使用队列实现
"""
def layer_order(root):
if not isinstance(root, Node):
return None
queue = [root.value, root.left_child, root.right_child]
result = []
while queue:
temp = queue.pop(0)
if temp:
if isinstance(temp, Node):
queue.append(temp.value)
queue.append(temp.left_child)
queue.append(temp.right_child)
else:
result.append(temp)
return result
计算二叉树结点个数
</>复制代码
"""
计算二叉树结点个数,递归方式
NodeCount(root) = NodeCount(root.left_child) + NodeCount(root.right_child)
"""
def node_count(root):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
if root:
return node_count(root.left_child) + node_count(root.right_child) + 1
else:
return 0
"""
计算二叉树结点个数,非递归方式
借用分层遍历计算
"""
def node_count_not_recursion(root):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
return len(layer_order(root))
计算二叉树深度
</>复制代码
"""
计算二叉树深度,递归方式
tree_deep(root) = 1 + max(tree_deep(root.left_child), tree_deep(root.right_child))
"""
def tree_deep(root):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
if root:
return 1 + max(tree_deep(root.left_child), tree_deep(root.right_child))
else:
return 0
"""
计算二叉树深度,非递归方法
同理参考分层遍历的思想
"""
def tree_deep_not_recursion(root):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
result = 0
queue = [(root, 1)]
while queue:
temp_node, temp_layer = queue.pop(0)
if temp_node:
queue.append((temp_node.left_child, temp_layer+1))
queue.append((temp_node.right_child, temp_layer+1))
result = temp_layer + 1
return result-1
计算二叉树第k层节点个数
</>复制代码
"""
计算二叉树第k层节点个数,递归方式
kth_node_count(root, k) = kth_node_count(root.left_count, k-1) + kth_node_count(root.right_count, k-1)
"""
def kth_node_count(root, k):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
if not root or k <= 0:
return 0
if k == 1:
return 1
return kth_node_count(root.left_child, k-1) + kth_node_count(root.right_child, k-1)
"""
计算二叉树第K层节点个数,非递归方式
"""
def kth_node_count_not_recursion(root, k):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
if not root or k <= 0:
return 0
if k == 1:
return 1
queue = [(root, 1)]
result = 0
while queue:
temp_node, temp_layer = queue.pop(0)
if temp_node:
if temp_layer == k:
result += 1
elif temp_layer > k:
return result
else:
queue.append((temp_node.left_child, temp_layer+1))
queue.append((temp_node.right_child, temp_layer+1))
return result
计算二叉树叶子节点个数
</>复制代码
"""
计算二叉树叶子节点个数,递归方式
关键点是叶子节点的判断标准,左右孩子皆为None
"""
def leaf_count(root):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
if not root:
return 0
if not root.left_child and not root.right_child:
return 1
return leaf_count(root.left_child) + leaf_count(root.right_child)
判断两个二叉树是不是相同
</>复制代码
"""
判断两个二叉树是不是相同,递归方式
isSame(root1, root2) = (root1.value == root2.value)
and isSame(root1.left, root2.left)
and isSame(root1.right, root2.right)
"""
def is_same_tree(root1, root2):
if not root1 and not root2:
return True
if root1 and root2:
return (root1.value == root2.value) and
is_same_tree(root1.left_child, root2.left_child) and
is_same_tree(root1.right_child, root2.right_child)
else:
return False
判断是否为二分查找树BST
</>复制代码
"""
判断是否为二分查找树BST,递归方式
二分查找树的定义搞清楚,二分查找树的中序遍历结果为递增序列
"""
def is_bst_tree(root):
if root and not isinstance(root, Node):
return None
def is_asc(order):
for i in range(len(order)-1):
if order[i] > order[i+1]:
return False
return True
return is_asc(middle_order_bot_recursion(root))
测试方法
</>复制代码
if __name__ == "__main__":
tree = Tree(1)
tree1 = Tree(1)
node6 = Node(None, None, 7)
node5 = Node(None, None, 6)
node4 = Node(None, None, 5)
node3 = Node(None, None, 4)
node2 = Node(node5, node6, 3)
node1 = Node(node3, node4, 2)
tree.root.left_child = node1
tree.root.right_child = node2
tree1.root.left_child = node2
tree1.root.right_child = node2
print(is_bst_tree(tree.root))
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/43252.html
摘要:什么是数据结构数据的组织结构方式一组数据如何存储,基本数据类型,,的封装算法与数据结构的区别数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系。高效的程序需要在数据结构的基础上设计和选择算法。 数据结构和算法基础 什么是数据结构和算法:兵法,计算的方法。算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。 算法的特征: 输入:算法具有0个或多个输入 输出:算法至少有1个或多个输出 有穷性:算法在有限的...
摘要:二叉堆的有趣之处在于,其逻辑结构上像二叉树,却是用非嵌套的列表来实现。二叉堆结构性质为了更好地实现堆,我们采用二叉树。图完全二叉树有意思的是我们用单个列表就能实现完全树。下列所示的代码是完全二叉堆的实现。 优先队列的二叉堆实现 在前面的章节里我们学习了先进先出(FIFO)的数据结构:队列(Queue)。队列有一种变体叫做优先队列(Priority Queue)。优先队列的出队(Dequ...
阅读 845·2021-09-06 15:02
阅读 2475·2019-08-30 15:43
阅读 2215·2019-08-30 11:26
阅读 2411·2019-08-26 12:12
阅读 3573·2019-08-23 18:24
阅读 3298·2019-08-23 18:16
阅读 729·2019-08-23 17:02
阅读 2293·2019-08-23 15:34