python实现二叉树遍历

介绍:树是数据结构中非常重要的一种,主要的用途是用来提高查找效率,对于要重复查找的情况效果更佳,如二叉排序树、FP-树。另外可以用来提高编码效率,如哈弗曼树。


#coding=utf-8

class Node(object):

    """节点类"""

    def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None):

        self.elem = elem

        self.lchild = lchild

        self.rchild = rchild

class Tree(object):

    """树类"""

    def __init__(self):

        self.root = Node()

        self.myQueue = []

    def add(self, elem):

        """为树添加节点"""

        node = Node(elem)

        if self.root.elem == -1:  # 如果树是空的,则对根节点赋值

            self.root = node

            self.myQueue.append(self.root)

        else:

            treeNode = self.myQueue[0]  # 此结点的子树还没有齐。

            if treeNode.lchild == None:

                treeNode.lchild = node

                self.myQueue.append(treeNode.lchild)

            else:

                treeNode.rchild = node

                self.myQueue.append(treeNode.rchild)

                self.myQueue.pop(0)  # 如果该结点存在右子树,将此结点丢弃。

    def front_digui(self, root):

        """利用递归实现树的先序遍历"""

        if root == None:

            return

        print root.elem,

        self.front_digui(root.lchild)

        self.front_digui(root.rchild)

    def middle_digui(self, root):

        """利用递归实现树的中序遍历"""

        if root == None:

            return

        self.middle_digui(root.lchild)

        print root.elem,

        self.middle_digui(root.rchild)

    def later_digui(self, root):

        """利用递归实现树的后序遍历"""

        if root == None:

            return

        self.later_digui(root.lchild)

        self.later_digui(root.rchild)

        print root.elem,

    def front_stack(self, root):

        """利用堆栈实现树的先序遍历"""

        if root == None:

            return

        myStack = []

        node = root

        while node or myStack:

            while node:                    #从根节点开始,一直找它的左子树

                print node.elem,

                myStack.append(node)

                node = node.lchild

            node = myStack.pop()            #while结束表示当前节点node为空,即前一个节点没有左子树了

            node = node.rchild                  #开始查看它的右子树

    def middle_stack(self, root):

        """利用堆栈实现树的中序遍历"""

        if root == None:

            return

        myStack = []

        node = root

        while node or myStack:

            while node:                    #从根节点开始,一直找它的左子树

                myStack.append(node)

                node = node.lchild

            node = myStack.pop()            #while结束表示当前节点node为空,即前一个节点没有左子树了

            print node.elem,

            node = node.rchild                  #开始查看它的右子树

    def later_stack(self, root):

        """利用堆栈实现树的后序遍历"""

        if root == None:

            return

        myStack1 = []

        myStack2 = []

        node = root

        myStack1.append(node)

        while myStack1:                  #这个while循环的功能是找出后序遍历的逆序,存在myStack2里面

            node = myStack1.pop()

            if node.lchild:

                myStack1.append(node.lchild)

            if node.rchild:

                myStack1.append(node.rchild)

            myStack2.append(node)

        while myStack2:                        #将myStack2中的元素出栈,即为后序遍历次序

            print myStack2.pop().elem,

    def level_queue(self, root):

        """利用队列实现树的层次遍历"""

        if root == None:

            return

        myQueue = []

        node = root

        myQueue.append(node)

        while myQueue:

            node = myQueue.pop(0)

            print node.elem,

            if node.lchild != None:

                myQueue.append(node.lchild)

            if node.rchild != None:

                myQueue.append(node.rchild)

if __name__ == '__main__':

    """主函数"""

    elems = range(10)          #生成十个数据作为树节点

    tree = Tree()          #新建一个树对象

    for elem in elems:                 

        tree.add(elem)          #逐个添加树的节点

    print '队列实现层次遍历:'

    tree.level_queue(tree.root)

    print '\n\n递归实现先序遍历:'

    tree.front_digui(tree.root)

    print '\n递归实现中序遍历:'

    tree.middle_digui(tree.root)

    print '\n递归实现后序遍历:'

    tree.later_digui(tree.root)

    print '\n\n堆栈实现先序遍历:'

    tree.front_stack(tree.root)

    print '\n堆栈实现中序遍历:'

    tree.middle_stack(tree.root)

    print '\n堆栈实现后序遍历:'

    tree.later_stack(tree.root)

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