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python 二叉树遍历

时间:2021-01-12 10:42:55      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:alt   smt   block   左右   ini   并且   roo   直接   先来   

这几天面试老是遇到二叉树遍历问题,之前没怎么吃透,这次尝试好好啃一下,在这记录下这次学习的过程

二叉树的定义

首先我们先来看二叉树的口述定义

二叉树是树的叶子节点的数量不大于2的树

我们就随便再看看树的口述定义

? 树是 N (N >= 0 )个结点的有限集合,N = 0 时,称为空树,这是一种特殊情况。在任意一棵非空树中

应满足:

? 1) 有且仅有一个特定的称为的结点。

? 2)当 N > 1 时,其余结点可分为 m ( m > 0)个互不相交的有限集合T1 , T2 , T3 , .... Tm ,其中每一个

? 集合本身又是一棵树,并且称为根结点的子树

说白了就是类似这样的

技术图片

二叉树说白了就是一个结点若有子节点,则节点的数量最多为2个

那我们再来复习下满二叉树和完全二叉树

满二叉树就是

一个二叉树,最下面一行的节点没有一个有子节点,其余的每个节点都有二个子节点。

直接看图

技术图片

完全二叉树就是

一个满二叉树,最后一行,从右向左按顺序去除任意节点后得到的树

就像这样的

技术图片

满二叉树是完全二叉树的一种特殊的情况

以上是国内对二叉树和完全二叉树的定义,国外的话定义不同

我们来看看国外

技术图片

第一个的字面翻译过来是满二叉树

第二个的字面完全二叉树

第三个的字面是完美二叉树

在国外定义里面,国内的满二叉树变成了完美二叉树,完全二叉树没有改变

而满二叉树,是一个节点要么有2个叶子节点,要么没有叶子节点

技术图片

二叉树的遍历

二叉树的遍历主要有以下四种:

前序遍历,中序遍历,后序遍历,广度优先遍历

其中前序遍历,中序遍历和后序遍历可以统称为深度优先遍历(DFS)

这里的前中后主要是根据根节点(叶子节点)的位置来定义的,我们举个简单的例子

我们有如下一个二叉树

技术图片

根节点为A,左叶子节点为B,右叶子节点为C

按照前中后来遍历

前序遍历:ABC(根节点A在前面)

中序遍历:BAC(根节点A在中间)

后序遍历:BCA(根节点A在最后面)

这里补一句,在不考虑根节点(叶子节点)这几个遍历都是先遍历左节点然后再遍历右节点的

我们再来看看稍微复杂点的二叉树遍历

假设我们有以下一个二叉树结构

技术图片

我们要对其进行前中后遍历

我们可以这个二叉树添加自定义的名称

比如把A节点作为根节点X

BDE作为左节点Y

CD作为右节点Z

技术图片

那么在划分后我们可以把上面的二叉树看成这样的

技术图片

步骤一

那么前中后遍历分别是

前:XYZ

中:YXZ

后:YZX

左节点Y和右节点Z同样可以看成二叉树

步骤2

对左节点Y进行前中后遍历

前:BDE

中:DBE

后:DEB

步骤3

对右节点Z进行前中后遍历

前:CF

中:FC

后:FC

我们把步骤2和步骤3的结果放到步骤1里面

那么前中后的遍历结果为

前:X(A)Y(BDE)Z(CF)

中:Y(DBE)X(A)Z(FC)

后:Y(DEB)Z(FC)X(A)

最终的结果为:

前:ABDECD

中:DBEAFC

后:DEBFCA

对于其他的二叉树遍历可以按照上面的步骤去理解

假设我们有一个二叉树如下技术图片

前:ABDEHCFG

中:DBHEAFCG

后:DHEBFGCA

二叉树遍历的实现

我们用python实现对二叉树的遍历

首先我们定义一个二叉树

class TreeNode(object):
    def __init__(self,val):
        self.val=val
        self.left=None
        self.right=None

前序遍历

递归实现

res=[]
def pre_order(root:TreeNode):
    #定义函数结束条件
    if not root:
        return
    res.append(root.val)
    #对左边的结构
    pre_order(root.left)
    #对右边的结构
    pre_order(root.right)

迭代实现

res=[]
def preorder(root:TreeNode):
    if not root:
        return
    node_list=[root]
    while node_list:
        node_popped=node_list.pop()
        res.append(node_popped.val)
        if node_popped.right:
            node_list.append(node_popped.right)
        if node_popped.left:
            node_list.append(node_popped.left)

我们以下图二叉树为例来分析下迭代方法的实现

技术图片

由于先给出根节点,即A节点

先将A节点放入列表中

Node_List -> [A] (注意这个A是代表A这个节点,是TreeNode的实例)

由于列表不为空,进入while循环

首先弹出根节点A,我们将A的值放到储存结构的res列表中

res-> [‘a‘] (我们用‘a‘代表A节点的值)

然后再判断A节点的右节点是否存在,有就放到Node_List里面

Node_List -> [C]

然后我们接着判断A节点的左节点是否存在,由于A节点左边有个B节点,那么将B节点放到Node_List里面

Node_List -> [C,B]

由于Node_List非空

我们再重复上面的步骤,弹出,判断节点是否存在,若有则入表

Node_List -> [C,B]弹出B节点

Node_list -> [C]

res -> [‘a‘,‘b‘]

Node_List放入B节点的左右节点

Node_List -> [C,E,D]

继续重复

Node_List -> [C,E,D]弹出D节点

Node_List -> [C,E]

res -> [‘a‘,‘b‘,‘d‘]

由于D没有左右节点,不进行入表操作

继续重复

Node_List -> [C,E] 弹出E点

Node_List -> [C]

res -> [‘a‘,‘b‘,‘d‘,‘e‘]

由于E点没有左右节点 不进行入表操作

继续重复

Node_List -> [C] 弹出C点

Node_List -> []

res -> [‘a‘,‘b‘,‘d‘,‘e‘,‘c‘]

由于C点有F节点,入表

Node_List -> [F]

继续重复

Node_List -> [F] 弹出F点

Node_List -> []

res -> [‘a‘,‘b‘,‘d‘,‘e‘,‘c‘,‘f‘]

由于F点没有左右节点

Node_List为空,结束while循环

中序遍历

递归实现

res=[]
def mid_order(root:TreeNode):
    if not root:
        return
    mid_order(root.left)
    res.append(root.val)
    mid_order(root.right)
    

迭代实现

res=[]
def mid_order(root:TreeNode):
    if not root:
        return
    node_list=[]
    while node_list or root:
        if root:
            node_list.append(root)
            root=root.left
        else:
            root = node_list.pop()
            res.append(root.val)
            root=root.right

我们来分析下

技术图片

一开始 root非空,Node_List为空,进入while循环

由于root非空,进入if语句

Node_List -> [A]

root指向B

由于Node_List非空,继续while循环

由于A的左节点存在

继续if循环

Node_List -> [A B]

由于Node_List非空,继续while循环

由于B的左节点存在

继续if循环

Node_List -> [A,B,D]

root指向D的左节点

由于Node_List非空,继续while循环

由于 D的左节点不存在

进入else循环

Node_List ->[A,B,D]弹出D节点

Node_List ->[A,B]

res ->[‘d‘]

把root指向D的右节点

由于Node_List非空,继续while循环

由于D的右节点不存在,进入else语句

Node_List ->[A,B] 弹出B节点

Node_List -> [A]

res -> [‘d‘,‘b‘]

将root指向B的右节点

由于Node_List非空,继续while循环

由于B的右节点存在,进入if语句

Node_List ->[A] 将E节点放入Node_List

Node_List -> [A,E]

把root指向E的左节点

继续重复。。。,这里就不写了

后序遍历

递归实现

res=[]
def back_order(root:TreeNode):
    if not root:
        return
    back_order(root.left)
    back_order(root.right)
    res.append(root)

迭代实现

res=[]
def back_order(root:TreeNode):
    if not root:
        return
    node_list=[root]
    while node_list:
        pop_=node_list.pop()
        res.append(pop_.val)
        if pop_.left:
            node_list.append(pop_.left)
        if pop_.right:
            node_list.append(pop_.right)
real_ans=res[::-1]
    

这个遍历和前序遍历的迭代方法很像

首先我们要明白对最简单的二叉树ABC的后续遍历是BCA

BCA=ACB[::-1]

我们只需要求出ACB就能得到ABC的后序遍历了

只需在添加左右节点的时候改变下顺序即可

广度优先遍历

迭代实现

res=[]
def BFS(root:TreeNode):
    if not root:
        return
    node_list=[root]
    while node_list:
        pop_=node_list.pop(0)
        res.append(pop_.val)
        if pop_.left:
            node_list.append(pop_.left)
        if pop_.right:
            node_list.append(pop_.right)

python 二叉树遍历

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原文地址:https://www.cnblogs.com/cofish/p/14255258.html

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