基于 Python 的数据结构与算法分析学习记录（6-7）—— 树的遍历

前序 在前序遍历中，我们首先访问根节点，然后递归地做左侧子树的前序遍历，随后是右侧子树的递归前序遍历。

中序 在一个中序遍历中，我们递归地对左子树进行一次遍历，访问根节点，最后递归遍历右子树。

后序 在后序遍历中，我们递归地对左子树和右子树进行后序遍历，然后访问根节点。

编写树遍历的代码惊人地优雅，主要是因为遍历是递归写的。

# -*- coding:utf-8 -*-
class BinaryTree(object):
    def __init__(self, rootObj):
        self.key = rootObj
        self.leftChild = None
        self.rightChild = None

    def insertLeft(self, newNode):
        if self.leftChild is None:
            self.leftChild = BinaryTree(newNode)
        else:
            t = BinaryTree(newNode)
            t.leftChild = self.leftChild
            self.leftChild = t

    def insertRight(self, newNode):
        if self.rightChild is None:
            self.rightChild = BinaryTree(newNode)
        else:
            t = BinaryTree(newNode)
            t.rightChild = self.rightChild
            self.rightChild = t

    def getLeftChild(self):
        return self.leftChild

    def getRightChild(self):
        return self.rightChild

    def setRootVal(self, obj):
        self.key = obj

    def getRootVal(self):
        return self.key


# as an external function
def preorder(tree):
    if tree:
        print(tree.getRootVal())
        preorder(tree.getLeftChild())
        preorder(tree.getRightChild())


def postorder(tree):
    if tree:
        postorder(tree.getLeftChild())
        postorder(tree.getRightChild())
        print(tree.getRootVal())


def inorder(tree):
    if tree:
        inorder(tree.getLeftChild())
        print(tree.getRootVal())
        inorder(tree.getRightChild())

r = BinaryTree('a')
r.insertLeft('b')
r.getLeftChild().insertRight('d')
r.insertRight('c')
r.getRightChild().insertLeft('e')
r.getRightChild().insertRight('f')
print('先序遍历：')
preorder(r)
print('中序遍历：')
inorder(r)
print('后序遍历：')
postorder(r)