python实现树的遍历

二叉树的遍历是指按照某种顺序依次访问树中的所有节点一次。

四种遍历方式分别是：先序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历。其中前三种属于深度优先遍历（DFS），后一种属于广度优先遍历（BFS）。

首先声明节点类：

class TreeNode:def __init__(self, x):self.val = xself.left = Noneself,right = None

二叉树的先序遍历：

若二叉树为空树，则空操作；否则，（1）访问根结点；（2）先序遍历左子树；（3）先序遍历右子树。

递归实现：

def preOrder(self, root):if not root:return # 先访问根节点print(root.val)# 递归访问左子树preorder(root.left)# 访问右子树preorder(root.right)

迭代实现：

def pre(self, root):# 将 root放入栈顶stack = [root]while stack:# 取栈顶元素s = stack.pop()if s:print(s.val)# 由于栈的先进后出特性 先放入右孩子 再放入左孩子stack.append(s.right)stack.append(s.left)

二叉树的中序遍历：

若二叉树为空树，则空操作；否则，（1）中序遍历左子树；（2）访问根结点；（3）中序遍历右子树。

递归实现：

def midOrder(self, root):if not root:return# 先访问左节点 再访问根节点 最后访问右节点midOrder(root.left)print(roo.val)midOrder(root.right)

迭代实现：

# 对于树的遍历 ，基本会用到栈这个数据结构
def inOrder(self,root):stack = []while stack or root:# 当root节点存在，一直往下遍历 直到遍历到叶节点while root:stack.append(root)root = root.left# 当前节点为None时 出栈一个节点打印出节点的value值root = satck.pop()print(root.val)# 也系欸但的孩子肯定为空 所以就会弹出栈中叶节点的父节点，当左子树完全遍历完就会遍历右子树root = root.right

二叉树的后序遍历：

若二叉树为空树，则空操作；否则，（1）后序遍历左子树；（2）后序遍历右子树；（3）访问根结点。

递归实现：

def postOrder(self, root):if not root:return postOrder(root.left)postOrder(root.right)print(root.val)

迭代实现：

法一：

def post(self, root):stack = []while root or stack:# 下行遍历 一直遍历到叶节点while root:# 将根节点放入放入栈中stack.append(root)# 能左就左 能右就右if root.left:root = root.leftif root.right:root = root.rights = 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].rightelse:root = None

法二：在先序遍历的基础上稍加改动

# 先序遍历 顺序是 根左右 ，后续遍历是 左右根
# 所以可以将res数组的值反过来输出
def post_2(self, root):stack = [root]res = []while stack:s = stack.pop()res.append(s.val)stack.append(s.left)satck.append(s.right)return res[::-1]

二叉树的层次遍历：

从上往下、从左至右依次打印树的节点

写法一：利用队列

def levelOrder(self, root):# 如果根节点不存在，返回空列表if not root:return []# 结果列表res = []# 将根节点放入队列queue = [root]while queue:# 获取当前队列的长度 也就是这一层的节点数size = len(queue)tmp = []# 将队列中的元素拿出来 放到临时list中# 如果左右子树不为空，放入队列中for _ in range(size):# 弹出队列中的节点r = queue.pop(0)# 将r的值 存进临时列表中tmp.append(r.val)if r.left:queue.append(r.left)if r.right：queue.append(r.right)res.append(tmp)return res

写法二：利用collections.deque 双向队列

def levelOrder(self, root):""":type root: TreeNode:rtype: List[List[int]]"""# 创建队列queue = collections.deque()queue.append(root)# 结果集res = []while queue:size = len(queue)level = []for _ in range(size):# 弹出左边第一个元素cur = queue.popleft()if not cur:continuelevel.append(cur.val)queue.append(cur.left)queue.append(cur.right)if level:res.append(level)return res

二叉树的一些基本操作总结：

1.二叉树的最大深度

def maxDepth(self, root):if not root:return 0return max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1

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。

递归实现：

def minDepth(self, root):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))

迭代实现：

def min_Depth(self, root):if not root:return 0ans , count = [root], 1# 遍历完所有节点while ans:n = len(ans)# 遍历完某一层的节点for _ in range(n):r = ans.pop(0)if r:# 算法遍历每一层 发现某一层的某个节点没有子树 返回countif not r.left and not r.right:return count# 如果左孩子存在 加入栈ans.append(r.left if r.left else [])ans.append(r.right if r.right else [])count+=1 return count

未完待续，后续还会补充更多知识点。

参考链接：

https://www.cnblogs.com/anzhengyu/p/11083568.html

https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9284534.html

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