python实现二叉树数据结构的多种遍历方式

二叉树的遍历比较有意思,首先是遍历的方式比较多,大的来说分为深度遍历和广度遍历,深度遍历又分为先序遍历/中序遍历/后序遍历,其中深度遍历用递归来实现,广度遍历用队列来实现。

深度遍历和广度遍历是相对的概念,深度遍历是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支;广度遍历是从树的根层级开始一层一层的遍历,遍历完上一层再遍历下一层;如下:

python实现二叉树数据结构的多种遍历方式

深度遍历顺序:0-1-3-7-8-4-9-2-5-6(先序遍历)

广度遍历顺序:0-1-2-3-4-5-6-7-8-9


但对于深度遍历而言还有三种方式:先序遍历/中序遍历/后序遍历;先序遍历的顺序为:根节点->左子树->右子树;中序遍历为:左子树->根节点->右子树;当然后序遍历是:左子树->右子树->根节点;其中的序指的是根节点相对于左右节点的遍历位置。

在上二叉树中我们按照深度遍历的三种方式得到的顺序如下:

先序遍历:0-1-3-7-8-4-9-2-5-6

中序遍历:7-3-8-1-9-4-0-5-2-6

后序遍历:7-8-3-9-4-1-5-6-2-0

注意:先序遍历是从上往下看,中序遍历和后续遍历是从下往上看,从哪里开始就决定了什么相对简单二叉树的权重。

深度遍历的实现:

class Node:
    """节点类"""
    def __init__(self, elem, lchild=None, rchild=None):
        self.elem = elem
        self.lchild = lchild
        self.rchild = rchild


class Tree:
    """树类"""
    def __init__(self, root=None):
        self._root = root

    def add(self, item):
        node = Node(item)
        if not self._root:
            self._root = node
            return
        queue = [self._root]
        while queue:
            cur = queue.pop(0)
            if not cur.lchild:
                cur.lchild = node
                return
            elif not cur.rchild:
                cur.rchild = node
                return
            else:
                queue.append(cur.rchild)
                queue.append(cur.lchild)

    def preorder(self, root):
        """
        先序遍历-递归实现
        :param root:
        :return:
        """

        if not root:
            raise ValueError("ROOT ERROR")
        print(root.elem)
        self.preorder(root.lchild)
        self.preorder(root.rchild)

    def inorder(self, root):
        """
        中序遍历-递归实现
        :param root:
        :return:
        """

        if not root:
            raise ValueError("ROOT ERROR")
        self.inorder(root.lchild)
        print(root.elem)
        self.inorder(root.rchild)

    def postorder(self, root):
        """
        后序遍历-递归实现
        :param root: 
        :return: 
        """

        if not root:
            raise ValueError("ROOT ERROR")
        self.postorder(root.lchild)
        self.postorder(root.rchild)
        print(root.elem)


广度遍历的实现;

class Node:
    """节点类"""
    def __init__(self, elem, lchild=None, rchild=None):
        self.elem = elem
        self.lchild = lchild
        self.rchild = rchild


class Tree:
    """树类"""
    def __init__(self, root=None):
        self._root = root

    def breadth_travel(self, root):
        """
        广度优先-队列实现
        :param root:
        :return:
        """

        if not root:
            raise ValueError("ROOT ERROR")
        queue = [root]
        while queue:
            node = queue.pop(0)
            print(node.elem)
            if node.lchild:
                queue.append(node.lchild)
            elif node.rchild:
                queue.append(node.rchild)


递归函数使得二叉树的遍历操作更加的简洁,上面的深度遍历的三种方式除了递归以外,还可以使用堆栈的结构来实现,如果感兴趣可自行实现。

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