数据结构-5(二叉树)

一、思维导图(相关概念)

二、遍历

python 复制代码
    def prior_show(self, node):
        """
        先序遍历、根左右
        """
        if node is not None:
            print(node.data, end=" ")
            self.prior_show(node.lchild)
            self.prior_show(node.rchild)

    def mid_show(self, node):
        """
        中序遍历、左根右

        """
        if node is not None:
            self.mid_show(node.lchild)
            print(node.data, end=" ")
            self.mid_show(node.rchild)

    def post_show(self, node):
        """
        后序遍历、左 右 根

        """
        if node is not None:
            self.post_show(node.lchild)
            self.post_show(node.rchild)
            print(node.data, end=" ")

三、二叉树的初始化以及树的创建

python 复制代码
class Node():
    def __init__(self, data, lchild=None, rchild=None):
        self.data = data
        self.lchild = lchild
        self.rchild = rchild


class Tree():
    def __init__(self, root=None):
        self.root = root  # 根节点
        self.index = 0  # 用于遍历一串数据的索引

    def tree_creat(self, data_str):
        if self.index >= len(data_str):  # 最大条件,数据读取完之后直接返回
            return None

        # 开始创建,开始之前先读取对应的数据并且后移index
        data = data_str[self.index]
        self.index += 1
        # 开始递归,先写一个可以终止递归的目标条件
        if data == "#":  # 终止递归的条件:直到没有左or右子树
            return None
        node = Node(data)
        node.lchild = self.tree_creat(data_str)  # 当满足终止递归的条件时触发return None才能进一步往下走走到return node开始逐步往回收递归函数,并向父函数返回node
        node.rchild = self.tree_creat(data_str)

        return node

四、完整代码

python 复制代码
class Node():
    def __init__(self, data, lchild=None, rchild=None):
        self.data = data
        self.lchild = lchild
        self.rchild = rchild


class Tree():
    def __init__(self, root=None):
        self.root = root  # 根节点
        self.index = 0  # 用于遍历一串数据的索引

    def tree_creat(self, data_str):
        if self.index >= len(data_str):  # 最大条件,数据读取完之后直接返回
            return None

        # 开始创建,开始之前先读取对应的数据并且后移index
        data = data_str[self.index]
        self.index += 1
        # 开始递归,先写一个可以终止递归的目标条件
        if data == "#":  # 终止递归的条件:直到没有左or右子树
            return None
        node = Node(data)
        node.lchild = self.tree_creat(data_str)  # 当满足终止递归的条件时触发return None才能进一步往下走走到return node开始逐步往回收递归函数,并向父函数返回node
        node.rchild = self.tree_creat(data_str)

        return node


    def prior_show(self, node):
        """
        先序遍历、根左右
        """
        if node is not None:
            print(node.data, end=" ")
            self.prior_show(node.lchild)
            self.prior_show(node.rchild)

    def mid_show(self, node):
        """
        中序遍历、左根右

        """
        if node is not None:
            self.mid_show(node.lchild)
            print(node.data, end=" ")
            self.mid_show(node.rchild)

    def post_show(self, node):
        """
        后序遍历、左 右 根

        """
        if node is not None:
            self.post_show(node.lchild)
            self.post_show(node.rchild)
            print(node.data, end=" ")




if __name__ == '__main__':
    # data_str = input("输入二叉树:")
    data_str = "ABD##E##CFH###G##"
    # 创建二叉树
    tree = Tree()
    tree.root = tree.tree_creat(data_str)

    # 遍历
    print("先序遍历结果")
    tree.prior_show(tree.root)
    print()
    print("中序遍历结果")
    tree.mid_show(tree.root)
    print()
    print("后序遍历结果")
    tree.post_show(tree.root)
    print()

# ABD##E##CFH###G##
相关推荐
lqjun08271 分钟前
PyTorch梯度计算
人工智能·pytorch·python
欧米欧1 分钟前
C++进阶数据结构之红黑树
数据结构
词元Max2 分钟前
3.1 Agent开发需要懂多少数学?
人工智能·python
许彰午3 分钟前
06_Java面向对象入门
java·开发语言·python
ZHW_AI课题组3 分钟前
使用 Rectified Flow 和 Diffusion Transformer实现 MNIST 手写数字图像生成
人工智能·python·机器学习
Java_2017_csdn4 分钟前
Java 策略模式(Strategy Pattern)-(二)
java·开发语言·策略模式
papership6 分钟前
【入门级-数据结构-1、线性结构:链 表(单链表、双向链表、循环链表 )】
数据结构·算法·链表
Royzst7 分钟前
一、IO 概述
开发语言·python
Java_2017_csdn8 分钟前
Java 策略模式(Strategy Pattern)-(一)
java·开发语言·策略模式
思茂信息8 分钟前
CST对一种用于中型无人机 433MHz 通信的宽带共形贴片天线
开发语言·单片机·嵌入式硬件·平面·无人机·cst