二叉树是 BST、AVL、红黑树等更高级树的先决条件。 每个节点包含三个元素: 指向left child 的指针 指向右侧子级的指针 数据元素 二叉树的类型 完全二叉树 全二叉树是一棵二叉树,其中每个节点都有 0 或 2 个子节点。换句话说,全二叉树是除叶节点之外所有节点都有两个子节点的二叉树。 完美二叉树 完美二叉树...
root.left.right = Node(5) preorder_traversal(root) # Output: 1 2 4 5 3 中序遍历 中序遍历首先访问左子树,然后访问根节点,最后访问右子树。这种遍历方式在二叉搜索树(BST)中非常有用,因为它可以按升序顺序访问所有节点。 def inorder_traversal(root): if root: inorder_traversal(root.left) print(r...
root = build_tree_from_level_order(values) 在这个方法中,我们使用一个队列来帮助我们按层级构建树。 四、二叉树的遍历 构建完二叉树后,我们通常需要对树进行遍历。常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。 1. 前序遍历 前序遍历是指先访问根节点,然后访问左子树,最后访问右子树。 def preorder_tra...
fromcollections import deque def level_order(root): queue = deque() queue.append(root) whilelen(queue) > 0: # 只要队不空 node = queue.popleft() print(node.data) ifnode.lchild: queue.append(node.lchild) ifnode.rchild: queue.append(node.rchild) level_order(root) ''' E A G C F B ...
43 bst = BinarySearchTree() #只是创建了一个二叉树类 44 bst.insert(10) 45 bst.insert(5) 46 bst.insert(15) 47 levelOrder(bst.root) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.
参考: 70二叉搜索树的遍历 二叉搜索树(BST,Binary Search Tree)是一棵二叉树且满足性质:设x是二叉树的一个节点。如果y
首先我们对二叉搜索树(BST)的Python实现中的二叉树进行改成,新增获取叶子结点方法以及二叉树可视化方法修改(将标签L, R改为0, 1),如下: # @file: binary_tree.pyclassBTree(object):# 初始化def__init__(self,data=None,left=None,right=None):self.data=data# 数据域self.left=left# 左子树self.right=...
和时间复杂度相比不那么重要,一般算法采取的措施为用空间换时间,即用一部分的空间消耗来缩短计算时间。 递归 汉诺塔问题(递归调用) # 汉诺塔算法defHanNoTa(n, a, b, c):ifn >0:HanNoTa(n -1, a, c, b)print(f"moving form{a}to{c}")HanNoTa(n -1, b, a, c)HanNoTa(3,"A","B","C")...
Python代码示例：class BSTIterator:def \_\_init\_\_(self, root):self.stack = []while root:self.stack.append(root)root = root.leftdef next(self):node = self.stack.pop()x = node.rightwhile x:self.stack.append(x)x = x.leftreturn node.valdef hasNext(self):return len(self.stack) >...
class BiTreeNode:def __init__(self, data):self.data = dataself.lchild = None # 左孩子self.rchild = None # 右孩子self.parent = Noneclass BST:def __init__(self, li=None):self.root = Noneif li:# 将列表中的元素按二叉搜索树插入for val in li:self.insert(val)def insert(self, val...