多线程python 客户端fuwuq实现方式_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：

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 = elemself.lchild = lchildself.rchild = rchildclass Tree:"""树类"""def __init__(self, root=None):self._root = rootdef add(self, item):node = Node(item)if not self._root:self._root = nodereturnqueue = [self._root]while queue:cur = queue.pop(0)if not cur.lchild:cur.lchild = nodereturnelif not cur.rchild:cur.rchild = nodereturnelse: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 = elemself.lchild = lchildself.rchild = rchildclass Tree:"""树类"""def __init__(self, root=None):self._root = rootdef 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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