树的遍是树的一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有节点的信息访问,即一次对树中每个节点当问一次且仅访问一次,我们把这种对所有节点的访问称为遍历(travelsal)。
树的两种重要的遍历模式是深度优先遍历和广度优先遍历,深度优先一般用递归,广度优先一般用队列。一般情况下能用递归实现的算法大部分也能用堆栈来实现。
对于一棵二叉树,深度优先搜索(Depth First Search)是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深得搜索树的分支。
深度遍历有三种方法。这三种常用于访问树的节点,它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同。这三种遍历分别叫做先序遍历(preorder),中序遍历(inorder)和后序遍历(postorder)。
def preorder(self,node):
if node is None:
return
print(node.elem,end=" ")
self.preorder(node.lchild)
self.preorder(node.rchild)
def inorder(self,node):
if node is None:
return
self.inorder(node.lchild)
print(node.elem,end=" ")
self.inorder(node.rchild)
def postorder(self,node):
if node is None:
return
self.postorder(node.lchild)
self.postorder(node.rchild)
print(node.elem,end=" ")
使用中序和先序或者后序中的任何一个便可以到位唯一确定的一棵树。
从树的root开始,从上到下从左到右遍历整个树的节点
def breadth_travel(self):
"""广度遍历"""
queue = [self.root]
if self.root is None:
return
while queue:
cur_node = queue.pop(0)
print(cur_node.elem,end=" ")
if cur_node.lchild is not None:
queue.append(cur_node.lchild)
if cur_node.rchild is not None:
queue.append(cur_node.rchild)
测试:
if __name__ == "__main__":
tree = Tree()
tree.add(0)
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.breadth_travel()
print(" ")
tree.preorder(tree.root)
print(" ")
tree.inorder(tree.root)
print(" ")
tree.postorder(tree.root)