<ruby id="bdb3f"></ruby>

    <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

      <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p><p id="bdb3f"></p>
        <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

          <pre id="bdb3f"></pre>
          <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>

          <ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby><ruby id="bdb3f"></ruby>
          <pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre><output id="bdb3f"></output><p id="bdb3f"></p><p id="bdb3f"></p>

          <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>

                <ruby id="bdb3f"></ruby>

                ThinkChat2.0新版上線,更智能更精彩,支持會話、畫圖、視頻、閱讀、搜索等,送10W Token,即刻開啟你的AI之旅 廣告
                ![](https://img.kancloud.cn/41/e0/41e066af9a6c25a24868d9667253ec98_1241x333.jpg) ***** ## 二叉樹的節點表示以及樹的創建 通過使用Node類中定義三個屬性,分別為item本身的值,還有litem和ritem ``` class Node(object): def __init__(self, item, litem=None, ritem=None): self.item = item self.litem = litem self.ritem = ritem ``` 樹的創建,創建一個樹的類,并給一個root根節點,一開始為空,隨后添加節點 ``` class Tree(object): """樹類""" def __init__(self, root=None): self.root = root def add(self, elem): """為樹添加節點""" node = Node(elem) # 如果樹是空的,則對根節點賦值 if self.root == None: self.root = node else: queue = [] queue.append(self.root) # 對已有的節點進行層次遍歷 while queue: # 彈出隊列的第一個元素 cur = queue.pop(0) if cur.litem == None: cur.litem = node return elif cur.ritem == None: cur.ritem = node return else: # 如果左右子樹都不為空,加入隊列繼續判斷 queue.append(cur.litem) queue.append(cur.ritem) ``` ## 二叉樹的遍歷 樹的遍歷是樹的一種重要的運算。所謂遍歷是指對樹中所有結點的信息的訪問,即依次對樹中每個結點訪問一次且僅訪問一次,我們把這種對所有節點的訪問稱為遍歷(traversal)。那么樹的兩種重要的遍歷模式是深度優先遍歷和廣度優先遍歷,深度優先一般用遞歸,廣度優先一般用隊列。一般情況下能用遞歸實現的算法大部分也能用堆棧來實現。 ### 深度優先遍歷 對于一顆二叉樹,深度優先搜索(Depth First Search)是沿著樹的深度遍歷樹的節點,盡可能深的搜索樹的分支。 <br>那么深度遍歷有重要的三種方法。這三種方式常被用于訪問樹的節點,它們之間的不同在于訪問每個節點的次序不同。這三種遍歷分別叫做先序遍歷(preorder),中序遍歷(inorder)和后序遍歷(postorder)。我們來給出它們的詳細定義,然后舉例看看它們的應用。 - 先序遍歷 在先序遍歷中,我們先訪問根節點,然后遞歸使用先序遍歷訪問左子樹,再遞歸使用先序遍歷訪問右子樹 根節點->左子樹->右子樹 ``` def preorder(self, node): """遞歸實現先序遍歷""" if node == None: return print(node.item, end=" ") self.preorder(node.litem) self.preorder(node.ritem) ``` - 中序遍歷 在中序遍歷中,我們遞歸使用中序遍歷訪問左子樹,然后訪問根節點,最后再遞歸使用中序遍歷訪問右子樹 左子樹->根節點->右子樹 ``` def inorder(self, node): """遞歸實中序遍歷""" if node == None: return self.inorder(node.litem) print(node.item, end=" ") self.inorder(node.ritem) ``` - 后序遍歷 在后序遍歷中,我們先遞歸使用后序遍歷訪問左子樹和右子樹,最后訪問根節點 左子樹->右子樹->根節點 ``` def postorder(self, node): """遞歸實現后序遍歷""" if node == None: return self.postorder(node.litem) self.postorder(node.ritem) print(node.item, end=" ") ``` ![](https://box.kancloud.cn/cf24548fb7ef8d61f8883cf2d3bf4f9f_718x341.jpg) ### 廣度優先遍歷(層次遍歷) 從樹的root開始,從上到下從從左到右遍歷整個樹的節點 ``` def breadth_travel(self): """利用隊列實現樹的層次遍歷""" if self.root == None: return queue = [] queue.append(self.root) while queue: node = queue.pop(0) print(node.item) if node.litem != None: queue.append(node.litem) if node.ritem != None: queue.append(node.ritem) ``` ### 思考:哪兩種遍歷方式能夠唯一的確定一顆樹???
                  <ruby id="bdb3f"></ruby>

                  <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

                    <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p><p id="bdb3f"></p>
                      <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

                        <pre id="bdb3f"></pre>
                        <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>

                        <ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby><ruby id="bdb3f"></ruby>
                        <pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre><output id="bdb3f"></output><p id="bdb3f"></p><p id="bdb3f"></p>

                        <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>

                              <ruby id="bdb3f"></ruby>

                              哎呀哎呀视频在线观看