一.查找
1.顺序查找(列表无序)
顺序查找原理剖析：
从列表中的第一个元素开始，我们按照基本的顺序排序，简单地从一个元素移动到另一个元素，
直到找到我们正在寻找的元素或遍历完整个列表。如果我们遍历完整个列表，则说明正在搜索的元素不存在。
def search(alist,item):
find = False
length = len(alist)
for i in range(length):
if alist[i] == item:
find = True
return find
alist = [3,8,5,7,6,4]
print(search(alist,51))
#False
2.顺序查找(列表有序)
def search(alist,item):
length = len(alist)
find = False
pos = 0
stop = False
while pos <= length and not stop:
if alist[pos] == item:
find = True
break
elif alist[pos] > item:
stop = True
else:
pos += 1
return find
alist = [1,3,5,7,9,11]
print(search(alist,5))
#True
3.二分查找(重要)
有序列表对于我们的实现搜索是很有用的。在顺序查找中，当我们与第一个元素进行比较时，
如果第一个元素不是我们要查找的，则最多还有 n-1 个元素需要进行比较。 二分查找则是
从中间元素开始，而不是按顺序查找列表。 如果该元素是我们正在寻找的元素，我们就完成
了查找。 如果它不是，我们可以使用列表的有序性质来消除剩余元素的一半。如果我们正在
查找的元素大于中间元素，就可以消除中间元素以及比中间元素小的一半元素。如果该元素在
列表中，肯定在大的那半部分。然后我们可以用大的半部分重复该过程，继续从中间元素开始，
将其与我们正在寻找的内容进行比较
def search(alist,item):
last = len(alist)-1
first = 0
find = False
while first<=last and not find:
mid = (last+first) // 2
if alist[mid] == item:
find = True
else:
if alist[mid] > item:
last = mid - 1
else:
first = mid + 1
return find
alist = [1,3,5,7,9]
print(search(alist,31))
# False
二.二叉树
二叉树
- 跟节点
- 左叶子节点
- 右叶子节点
- 子树
二叉树遍历
广度遍历：层级遍历
深度遍历
前序：根左右
中序：左根右
后序：左右根
排序二叉树
1.二叉树的创建及广度遍历
class Node():
def __init__(self,item):
self.item = item
self.left = None
self.right = None
class Tree():
#构造方法可以构造一个空树
def __init__(self):
self.root = None
def add(self,item):
node = Node(item)
#判断树为空
if self.root == None:
self.root = node
return
#树为非空的插入操作,创建一个可操作的列表
queue = [self.root]
while queue:
cur = queue.pop(0)
if cur.left == None:
cur.left = node
return
else:
queue.append(cur.left)
if cur.right == None:
cur.right = node
return
else:
queue.append(cur.right)
#广度遍历
def travel(self):
queue = [self.root]
while queue:
cur = queue.pop(0)
print(cur.item)
if cur.left is not None:
queue.append(cur.left)
if cur.right is not None:
queue.append(cur.right)
tree = Tree()
tree.add(1)
tree.add(2)
tree.add(3)
tree.add(4)
tree.add(5)
tree.add(6)
tree.add(7)
tree.add(8)
tree.add(9)
tree.add(10)
tree.travel()
# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2.深度遍历
class Node():
def __init__(self,item):
self.item = item
self.left = None
self.right = None
class Tree():
#构造方法可以构造一个空树
def __init__(self):
self.root = None
def add(self,item):
node = Node(item)
#判断树为空
if self.root == None:
self.root = node
return
#树为非空的插入操作
queue = [self.root]
while queue:
cur = queue.pop(0)
if cur.left == None:
cur.left = node
return
else:
queue.append(cur.left)
if cur.right == None:
cur.right = node
return
else:
queue.append(cur.right)
#深度遍历
def forward(self,root): #根左右
if root == None:
return
print(root.item,end=' ')
self.forward(root.left)
self.forward(root.right)
def mid(self,root):#左根右
if root == None:
return
self.mid(root.left)
print(root.item,end=' ')
self.mid(root.right)
def back(self,root):#左右根
if root == None:
return
self.back(root.left)
self.back(root.right)
print(root.item,end=' ')
tree = Tree()
tree.add(1)
tree.add(2)
tree.add(3)
tree.add(4)
tree.add(5)
tree.add(6)
tree.add(7)
tree.add(8)
tree.add(9)
tree.add(10)
tree.forward(tree.root)
print('\n')
tree.mid(tree.root)
print('\n')
tree.back(tree.root)
print('\n')
结果为:
1 2 4 8 9 5 10 3 6 7
8 4 9 2 10 5 1 6 3 7
8 9 4 10 5 2 6 7 3 1
3.排序二叉树
class Node():
def __init__(self,item):
self.item = item
self.left = None
self.right = None
class Tree():
#构造方法可以构造一个空树
def __init__(self):
self.root = None
#需要根据一个准则将节点进行插入,准则：比根节点小的数据插入到左侧，比根节点大的数插入到右侧
def insert(self,item):
node = Node(item)
if self.root == None:
self.root = node
return
cur = self.root
#右
while True:
if item > cur.item:
if cur.right == None:
cur.right = node
return
else:
cur = cur.right
else:
if cur.left == None:
cur.left = node
return
else:
cur = cur.left
#深度遍历
def forward(self,root): #根左右
if root == None:
return
print(root.item,end=' ')
self.forward(root.left)
self.forward(root.right)
def mid(self,root):#左根右
if root == None:
return
self.mid(root.left)
print(root.item,end=' ')
self.mid(root.right)
def back(self,root):#左右根
if root == None:
return
self.back(root.left)
self.back(root.right)
print(root.item,end=' ')
tree = Tree()
tree.insert(3)
tree.insert(0)
tree.insert(2)
tree.insert(9)
tree.insert(1)
tree.insert(6)
tree.insert(4)
tree.forward(tree.root)
print('\n')
tree.mid(tree.root)
print('\n')
tree.back(tree.root)
print('\n')
