使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例-创新互联

小编给大家分享一下使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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广度优先(层次遍历)

从树的root开始,从上到下从左到右遍历整个树的节点

使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例

数和二叉树的区别就是,二叉树只有左右两个节点

广度优先 顺序:A - B - C - D - E - F - G - H - I

代码实现

def breadth_travel(self, root):
    """利用队列实现树的层次遍历"""
    if root == None:
      return
    queue = []
    queue.append(root)
    while queue:
      node = queue.pop(0)
      print node.elem,
      if node.lchild != None:
        queue.append(node.lchild)
      if node.rchild != None:
        queue.append(node.rchild)

深度优先

深度优先有三种算法:前序遍历,中序遍历,后序遍历

使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例

先序遍历 在先序遍历中,我们先访问根节点,然后递归使用先序遍历访问左子树,再递归使用先序遍历访问右子树

根节点->左子树->右子树

 #实现 1
 def preorder(self, root):
    """递归实现先序遍历"""
    if root == None:
      return
    print root.elem
    self.preorder(root.lchild)
    self.preorder(root.rchild)
 #实现 2
 def depth_tree(tree_node):
   if tree_node is not None:
     print (tree_node._data)
     if tree_node._left is noe None:
       return depth_tree(tree_node._left)
     if tree_node._right is not None:
       return depth_tree(tree_node._right)

中序遍历 在中序遍历中,我们递归使用中序遍历访问左子树,然后访问根节点,最后再递归使用中序遍历访问右子树

左子树->根节点->右子树

def inorder(self, root):
   """递归实现中序遍历"""
   if root == None:
     return
   self.inorder(root.lchild)
   print root.elem
   self.inorder(root.rchild)

后序遍历 在后序遍历中,我们先递归使用后序遍历访问左子树和右子树,最后访问根节点

左子树->右子树->根节点

def postorder(self, root):
   """递归实现后续遍历"""
   if root == None:
     return
   self.postorder(root.lchild)
   self.postorder(root.rchild)
   print root.elem

以上是“使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


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