树（1）------实现和遍历

1、树的性质：

（1）树是分层的，分层的意思是树的顶层部分更加宽泛一般底层部分更加精细具体。

（2）一个节点（node)的所有子节点(children）和另一个节点的子节点是完全独立的。

（3）它的每个叶子节点（leaf)都是不同的。

2、相关概念：

节点、边、根节点、路径、父节点、兄弟节点、……

3、树的实现

（1）嵌套列表

def BinaryTree(r):return [r,[],[]]
def insertLeft(root,newBranch):t=root.pop(1)if len(t)>1:root.insert(1,[newBranch,t,[]])else:root.insert(1,[newBranch,[],[]])return root
def insertRight(root,newBranch):t=root.pop(2)if len(t)>1:root.insert(2,[newBranch,[],t])else:root.insert(2,[newBranch,[],[]])return root
def getRootVal(root):return root[0]
def setRootVal(root,newVal):root[0]=newVal
def getLeftChild(root):return root[1]
def getRightChild(root):return root[2]r=BinaryTree('a')
insertLeft(r,'b')
insertRight(r,'c')
insertRight(r[1],'d')
insertLeft(r[2],'e')
insertRight(r[2],'f')
print(r)
I=getLeftChild(r)
print(I)

（2）节点和引用

class BinaryTree:def __init__(self,rootObi):self.key=rootObiself.leftChild=Noneself.rightChild=Nonedef insertLeft(self,newNode):if self.leftChild==None:self.leftChild=BinaryTree(newNode)else:t=BinaryTree(newNode)t.leftChild=self.leftChildself.leftChild=tdef insertRight(self,newNode):if self.rightChild==None:self.rightChild=BinaryTree(newNode)else:t=BinaryTree(newNode)t.rightChild=self.rightChildself.rightChild=t def getRightChild(self):return self.rightChilddef getLeftChild(self):return self.leftChilddef setRootVal(self,obj):self.key=objdef getRootVal(self):return self.keyr=BinaryTree('a')
print(r.getRootVal())
print(r.getLeftChild())
r.insertLeft('b')
r.insertRight('c')
r.insertLeft('d')
r.insertRight('e')
print(r.getRootVal())
print(r.getLeftChild().getLeftChild().getRootVal())
print(r.getRightChild().getRightChild().getRootVal())

4、树的遍历

前序遍历：中，左，右

中序遍历：左，中，右

后序遍历：左，右，中

前序遍历：

def preorder(tree):if tree:print(tree.getRootVal())preorder(tree.getLeftChild())preorder(tree.getRightChild())#放入上面类中的代码
def preorder(self):print(self.key)if self.leftChild:self.leftChild.preorder()if self.RightChild:self.RightChild.preorder()#非递归def pre1(root):        if not root:            return []        res = []        stack = [root]        while stack:            node = stack.pop()            res.append(node.val)            if node.right:                stack.append(node.right)            if node.left:                stack.append(node.left)        return res

后序遍历：

def postorder(tree):if tree:postorder(tree.getLeftChild())postorder(tree.getRightChild())print(tree.getRootVal())#非递归
113 void posOrderUnRecur2(Node *head)114 {115     if(NULL != head)116     {117         stack<Node*> s;118         s.push(head);119         Node *cur = NULL;120         while(!s.empty())121         {122             cur = s.top();123             if(NULL != cur->left && head != cur->left && head != cur->right)124                 s.push(cur->left);125             else if(NULL != cur->right && head != cur->right)126                 s.push(cur->right);127             else128             {129                 cout << s.top()->value << " ";130                 s.pop();131                 head = cur;132             }133         }134     }135     cout << endl;136     return ;    137 138 }

中序遍历：

def inorder(tree):    if tree:inorder(tree.getLeftChild())print(tree.getRootVal())inorder(tree.getRightChild())

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = Noneclass Solution(object):def inorderTraversal(self, root):""":type root: TreeNode:rtype: List[int]"""'''######递归res=[]left=[]right=[]if root:left=self.inorderTraversal(root.left)res.append(root.val)right=self.inorderTraversal(root.right)return left+res+right'''###非递归if not root:return []stack = []node = rootres = []while stack or node:if node:stack.append(node)node = node.leftelse:node = stack.pop()res.append(node.val)node = node.rightreturn res

5、堆（最小堆、最大堆）

python模块：from pythonds.trees.binheap import BinHeap

转载于:https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/9048081.html

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