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!
站在用户的角度思考问题,与客户深入沟通,找到灵武网站设计与灵武网站推广的解决方案,凭借多年的经验,让设计与互联网技术结合,创造个性化、用户体验好的作品,建站类型包括:网站设计制作、网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、申请域名、网络空间、企业邮箱。业务覆盖灵武地区。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
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
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!
当前名称: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
URL网址:http://pwwzsj.com/article/ggpce.html