二叉树查找python
1. python二叉树问题
def __init__(self ,value=3): # value = default_value
self.value = value
这样就行了撒。
PS:以后贴代码记得把缩进对齐。。。
2. python 二叉树是怎么实现的
#coding:utf-8
#author:Elvis
classTreeNode(object):
def__init__(self):
self.data='#'
self.l_child=None
self.r_child=None
classTree(TreeNode):
#createatree
defcreate_tree(self,tree):
data=raw_input('->')
ifdata=='#':
tree=None
else:
tree.data=data
tree.l_child=TreeNode()
self.create_tree(tree.l_child)
tree.r_child=TreeNode()
self.create_tree(tree.r_child)
#visitatreenode
defvisit(self,tree):
#输入#号代表空树
iftree.dataisnot'#':
printstr(tree.data)+' ',
#先序遍历
defpre_order(self,tree):
iftreeisnotNone:
self.visit(tree)
self.pre_order(tree.l_child)
self.pre_order(tree.r_child)
#中序遍历
defin_order(self,tree):
iftreeisnotNone:
self.in_order(tree.l_child)
self.visit(tree)
self.in_order(tree.r_child)
#后序遍历
defpost_order(self,tree):
iftreeisnotNone:
self.post_order(tree.l_child)
self.post_order(tree.r_child)
self.visit(tree)
t=TreeNode()
tree=Tree()
tree.create_tree(t)
tree.pre_order(t)
print' '
tree.in_order(t)
print' '
tree.post_order(t)
3. python 二叉树实现思想
第一 :return 的缩进不对 ,
ifself.root==None:
self.root=node
return#如果这里不缩进,下面的语句无意义,直接返回,不会执行。
while queue这个循环的作用的是从root根结点开始,向下查找第一个左(右)子结点为空的结点,将node插入这个位置,queue的作用是将查找到的非空子结点保存在queue中,然后依次向下查找这些子结点的左右子结点
4. python二叉树求深度的一个问题,有代码,求解释
这是递归算法
我们可以先假设函数功能已经实现,left从左子树拿到一个深度值,right从右子树拿到一个深度值,最后,本层的深度为left和right的最大值加1,也就是最大深度值再算上自己这一层。
也可以从停止条件开始思考,什么时候不再递归呢?当root为空时,并返回深度值为0。调用这一层的函数得到返回值就是0,我们假设这是左子树left得到的值,同时假设右子树也为空,所以right也为0。那么返回给上一层的值就是left和right最大值加1,就是1,表示这个节点深度为1。同理,可以得到整棵树深度。
5. python二叉树输出结果为什么是这样
1. 二叉树
二叉树(binary tree)中的每个节点都不能有多于两个的儿子。
图 ((7+3)*(5-2))的表达式树表示
2.1 根据中缀表达式构造表达式树:
遍历表达式:
1.建立一个空树
2.遇到'(',为当前的Node添加一个left child,并将left child当做当前Node。
3.遇到数字,赋值给当前的Node,并返回parent作为当前Node。
4.遇到('+-*/'),赋值给当前Node,并添加一个Node作为right child,将right child当做当前的Node。
5.遇到')',返回当前Node的parent。
defbuildexpressionTree(exp):tree=BinaryTree('')stack=[]stack.append(tree)currentTree=treeforiinexp:ifi=='(':currentTree.insertLeft('')stack.append(currentTree)currentTree=currentTree.leftChildelifinotin'+-*/()':currentTree.key=int(i)parent=stack.pop()currentTree=parentelifiin'+-*/':currentTree.key=icurrentTree.insertRight('')stack.append(currentTree)currentTree=currentTree.rightChildelifi==')':currentTree=stack.pop()else:raiseValueErrorreturntree上述算法对中缀表达式的写法要求比较繁琐,小括号应用太多,例如要写成(a+(b*c))的形式。
用后缀表达式构建表达式树会方便一点:如果符号是操作数,建立一个单节点并将一个指向它的指针推入栈中。如果符号是一个操作符,从栈中弹出指向两棵树T1和T2的指针并形成一棵新的树,树的根为此操作符,左右儿子分别指向T2和T1.
123456789101112131415defbuild_tree_with_post(exp):stack=[]oper='+-*/'foriinexp:ifinotinoper:tree=BinaryTree(int(i))stack.append(tree)else:righttree=stack.pop()lefttree=stack.pop()tree=BinaryTree(i)tree.leftChild=lefttreetree.rightChild=righttreestack.append(tree)returnstack.pop()3.树的遍历
3.1 先序遍历(preorder travelsal)
先打印出根,然后递归的打印出左子树、右子树,对应先缀表达式
12345678defpreorder(tree,nodelist=None):ifnodelistisNone:nodelist=[]iftree:nodelist.append(tree.key)preorder(tree.leftChild,nodelist)preorder(tree.rightChild,nodelist)returnnodelist3.2 中序遍历(inorder travelsal)
先递归的打印左子树,然后打印根,最后递归的打印右子树,对应中缀表达式
12345definorder(tree):iftree:inorder(tree.leftChild)printtree.keyinorder(tree.rightChild)3.3 后序遍历(postorder travelsal)
递归的打印出左子树、右子树,然后打印根,对应后缀表达式
1234567defpostorder(tree):iftree:forkeyinpostorder(tree.leftChild):yieldkeyforkeyinpostorder(tree.rightChild):yieldkeyyieldtree.key3.4 表达式树的求值
1234567891011defpostordereval(tree):operators={'+':operator.add,'-':operator.sub,'*':operator.mul,'/':operator.truediv}leftvalue=Nonerightvalue=Noneiftree:leftvalue=postordereval(tree.leftChild)rightvalue=postordereval(tree.rightChild)ifleftvalueandrightvalue:returnoperators[tree.key](leftvalue,rightvalue)else:returntree.key6. Python 二叉树的创建和遍历、重建
几个有限元素的集合,该集合为空或者由一个根(Root)的元素及两不相交的(左子树和右子树)的二叉树组成,是有序树,当集合为空时,称为空二叉树,在二叉树中,一个元素也称为一个结点。
前序遍历:若二叉树为空,则空操作返回,否则先访问根结点,然后前序遍历左子树,再前序遍历右子树
中序遍历:若树为空,则空操作返回,否则从根结点开始(不是先访问根结点),中序遍历根结点的左子树,然后访问根节点,最后中序遍历右子树。
后序遍历:若树为空,则空操作返回,否则从左到右先访问叶子结点后结点的方式遍历左右子树,最后访问根节点。
层序遍历:若树为空,则空操作返回,否则从树的每一层,即从根节点开始访问,从上到下逐层遍历,在同一层中,按从左到右的顺序对结点逐个访问。
假设已知后序遍历和中序遍历结果,从后序遍历的结果可以等到最后一个访问的结点是根节点,对于最简单的二叉树,此时在中序遍历中找到根节点之后,可以分辨出左右子树,这样就可以重建出这个最简单的二叉树了。而对于更为复杂的二叉树,重建得到根结点和暂时混乱的左右结点,通过递归将左右结点依次重建为子二叉树,即可完成整个二叉树的重建。(在得到根结点之后,需要在中序遍历序列中寻找根结点的位置,并将中序序列拆分为左右部分,所以要求序列中不能有相同的数字,这是序列重建为二叉树的前提。)
Root =None
strs="abc##d##e##" #前序遍历扩展的二叉树序列
vals =list(strs)
Roots=Create_Tree(Root,vals)#Roots就是我们要的二叉树的根节点。
print(Roots)
inorderSearch = inOrderTraverse2(Roots)
print(inorderSearch)
7. python二叉树算法
定义一颗二叉树,请看官自行想象其形状
class BinNode( ):
def __init__( self, val ):
self.lchild = None
self.rchild = None
self.value = val
binNode1 = BinNode( 1 )
binNode2 = BinNode( 2 )
binNode3 = BinNode( 3 )
binNode4 = BinNode( 4 )
binNode5 = BinNode( 5 )
binNode6 = BinNode( 6 )
binNode1.lchild = binNode2
binNode1.rchild = binNode3
binNode2.lchild = binNode4
binNode2.rchild = binNode5
binNode3.lchild = binNode6
8. 993. 二叉树的堂兄弟结点(Python)
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难度:★★☆☆☆
类型:二叉树
在二叉树中,根节点位于深度 0 处,每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。
如果二叉树的两个节点深度相同,但父节点不同,则它们是一对堂兄弟节点。
我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root,以及树中两个不同节点的值 x 和 y。
只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时,才返回 true。否则,返回 false。
示例 1
输入:root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3
输出:false
示例2
输入:root = [1,2,3,null,4,null,5], x = 5, y = 4
输出:true
示例3
输入:root = [1,2,3,null,4], x = 2, y = 3
输出:false
(参考官方解答)
方法:标记父节点与深度
思路
当且仅当一对节点深度相同而父节点不相同时,它们是堂兄弟节点。一种非常直接的方法就是通过某种方法求出每一个节点的深度与父节点。
算法
我们用深度优先搜索标记每一个节点,对于每一个节点 node,它的父亲为 par,深度为 d,我们将其记录到 Hashmap 中:parent[node.val] = par 且 depth[node.val] = d。
如有疑问或建议,欢迎评论区留言~
9. python 如何将一段字符串用二叉树的后序遍历打印出来
# -*- coding:utf-8 -*-def fromFMtoL( mid ): global las #全局后序遍历 global fir #先序遍历 root = fir[0] #取出当前树根 fir = fir[1:] #取出树根后 先序遍历把根拿出来 下面一个元素做树根 root_po = mid.find( root ) #在中序遍历当中树根的位置 left = mid[0:root_po] #左子树 right = mid[root_po+1:len(mid)] #右子树 ''' 后序遍历: 左 右 根 先左子树 再右子树 最后跟 ''' #有左子树的时候 if len(left) > 0: fromFMtoL( left ) #有右子树的时候 if len(right) > 0: fromFMtoL( right ) #树根写进结果 las += rootif __name__ == "__main__" : # fir = input("请输入先序遍历:") #前序遍历的结果 # mid = input("请输入中序遍历:") #中序遍历的结果 fir = "DBACEGF" mid = "ABCDEFG" # fir = "ABC" # mid = "BAC" las = "" fromFMtoL( mid ) print(las)
10. 一道算法题,用python初始化一颗二叉树并求解其最短路径的值
二叉树算法,可能按照你的需求不是很多:
下面是我用的一个,不过你可以借鉴一下的:
# -*- coding: cp936 -*-
import os
class Node(object):
"""docstring for Node"""
def __init__(self, v = None, left = None, right=None, parent=None):
self.value = v
self.left = left
self.right = right
self.parent = parent
class BTree(object):
"""docstring for BtTee """
def __init__(self):
self.root = None
self.size = 0
def insert(self, node):
n = self.root
if n == None:
self.root = node
return
while True:
if node.value <= n.value:
if n.left == None:
node.parent = n
n.left = node
break
else:
n = n.left
if node.value > n.value:
if n.right == None:
n.parent = n
n.right = node
break
else:
n = n.right
def find(self, v):
n = self.root # http://yige.org
while True:
if n == None:
return None
if v == n.value:
return n
if v < n.value:
n = n.left
continue
if v > n.value:
n = n.right
def find_successor(node):
'''查找后继结点'''
assert node != None and node.right != None
n = node.right
while n.left != None:
n = n.left
return n
def delete(self, v):
n = self.find(v)
print "delete:",n.value
del_parent = n.parent
if del_parent == None:
self.root = None;
return
if n != None:
if n.left != None and n.right != None:
succ_node = find_successor(n)
parent = succ_node.parent
if succ_node == parent.left:
#if succ_node is left sub tree
parent.left = None
if succ_node == parent.right:
#if succ_node is right sub tree
parent.right = None
if del_parent.left == n:
del_parent.left = succ_node
if del_parent.right == n:
del_parent.right = succ_node
succ_node.parent = n.parent
succ_node.left = n.left
succ_node.right = n.right
del n
elif n.left != None or n.right != None:
if n.left != None:
node = n.left
else:
node = n.right
node.parent = n.parent
if del_parent.left == n:
del_parent.left = node
if del_parent.right == n:
del_parent.right = node
del n
else:
if del_parent.left == n:
del_parent.left = None
if del_parent.right == n:
del_parent.right = None
def tranverse(self):
def pnode(node):
if node == None:
return
if node.left != None:
pnode(node.left)
print node.value
if node.right != None:
pnode(node.right)
pnode(self.root)
def getopts():
import optparse, locale
parser = optparse.OptionParser()
parser.add_option("-i", "--input", dest="input", help=u"help name", metavar="INPUT")
(options, args) = parser.parse_args()
#print options.input
return (options.input)
if __name__ == '__main__':
al = [23, 45, 67, 12, 78,90, 11, 33, 55, 66, 89, 88 ,5,6,7,8,9,0,1,2,678]
bt = BTree()
for x in al :
bt.insert(Node(x))
bt.delete(12)
bt.tranverse()
n = bt.find(12)
if n != None:
print "find valud:",n.value