二叉树的python可视化和常用操作代码

 二叉树是一个重要的数据结构, 本文基于"二叉查找树"的python可视化 pybst 包, 做了一些改造, 可以支持更一般的"二叉树"可视化. 关于二叉树和二叉查找树的概念以及常用操作和算法基础, 可以看后面的参考文章.

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二叉查找树可视化包 pybst
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pypi 有一个"二叉查找树"的可视化的package, 是 pybst 包, 该包依赖 matplotlib 和 networkx, 所以推荐在 Anaconda 发行版上安装.

以下代码可以直接在 dreampie shell中执行

# demo1: 简单测试示例

# 导入指定类和函数
from pybst.bstree import BSTree
from pybst.draw import plot_tree

# 创建一个树
tree=BSTree()

tree.insert(10, '') 
"""
insert()方法说明: 增加一个节点(key为10, value为a), key 必须是数值, value 看起来没什么用, 直接赋空字符串即可. 
因为没有指定 parent 参数, 而且是第一个没有指定 parent 的调用, 所以新节点为根节点.
在根节点生成后, 如调用 insert() 时仍没有指定 parent 的话, bst 包将按照二叉查找树的规则, 自动在合适的节点上增加子节点. 
但注意该函数返回值为空, 而不是新生成的节点, 要获得新节点, 需要使用get_node()方法. 
"""

# 获取key=10的节点
parent_node=tree.get_node(10)

# 在key=10的节点上增加子节点, 因为bst包是二叉查找树, 所以如果三次指定了同一个parent_node, 
# 第3次新增的节点将是parent_node的孙子节点, 而不是直接子节点 
tree.insert(11, '', parent_node)

# 二叉查找树可视化, 该树共两个节点: 10 和 11
plot_tree(tree)

# demo2: 一个稍微复杂的示例

# 创建一个树
tree=BSTree()
tree.insert(90, '')

node_90=tree.get_node(90) 
tree.insert(50, '', node_90) 
tree.insert(150, '', node_90)

node_50=tree.get_node(50) 
tree.insert(20, '', node_50) 
tree.insert(75, '', node_50)

node_20=tree.get_node(20) 
tree.insert(5, '', node_20) 
tree.insert(25, '', node_20)

node_75=tree.get_node(75) 
tree.insert(66, '', node_75) 
tree.insert(88, '', node_75)
tree.insert(98, '', node_75) # 注意98这个节点将自动会接在88节点下, 而不是75节点下.

# 二叉查找树可视化
plot_tree(tree)

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让 pybst 包支持普通二叉树
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因为 bst 包自动会按照"二叉查找树"的规则排列节点, 比如key小的话, 会放在左边, key多的话, 会放在右边, 也会自动选择合适的父节点.
所以不能支持普通的二叉树的可视化, 我对 pybst 包 bstree.py 做了修改, 可以支持普通的二叉树的可视化.

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增加 binarytree.py 模块
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file bstree.py -> binarytree.py , 最终也放到 site-packagespybst 目录下.
class BSTree --> BinaryTree
并为新的 BinaryTree 类增加下面 3 个方法, 这些方法修改自 BSTree.get_node() 和 insert() 方法.

    def get_node_for_binary_tree(self,key,*args):
        """
        T.get_node(key,...) -> Node. Produces the Node in T with key
        attribute key. If there is no such node, produces None.
        """
        if len(args) == 0:
            start = self.Root
        else:
            start = args[0]

        if not start:
            return None
        
        if key == start.key:
            return start
        else:        
           node =  self.get_node_for_binary_tree(key, start.right)
           if node:
               return node
           else:
               node =  self.get_node_for_binary_tree(key, start.left)
               return node
   
            

    def insert_right(self,key,value,*args):
        """
        T.insert(key,value...) <==> T[key] = value. Inserts
        a new Node with key attribute key and value attribute
        value into T.
        """
        if not isinstance(key,(int,long,float)):
            raise TypeError(str(key) + " is not a number")
        else:
            if not self.Root:
                self.Root = Node(key,value)
            elif len(args) == 0:
                if not self.get_node_for_binary_tree(key,self.Root):
                    self.insert(key,value,self.Root)
            else:
                child = Node(key,value)
                parent = args[0] 
                if not parent.right:
                    parent.right = child
                    child.parent = parent
                else:
                    self.insert(key,value,parent.right)
                   
                        
    def insert_left(self,key,value,*args):
        """
        T.insert(key,value...) <==> T[key] = value. Inserts
        a new Node with key attribute key and value attribute
        value into T.
        """
        if not isinstance(key,(int,long,float)):
            raise TypeError(str(key) + " is not a number")
        else:
            if not self.Root:
                self.Root = Node(key,value)
            elif len(args) == 0:
                if not self.get_node_for_binary_tree(key,self.Root):
                    self.insert(key,value,self.Root)
            else:
                child = Node(key,value)
                parent = args[0]
                if not parent.left:
                    parent.left = child
                    child.parent = parent
                else:
                    self.insert(key,value,parent.left)                      

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普通二叉树可视化的 TreeNode class 和 util 方法
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# 文件名 binary_tree_util.py

   
# TreeNode class
class TreeNode(object):
    def __init__(self, key, left=None, right=None):
        self.key=key
        self.left=left
        self.right=right 
        
    def  __str__(self):
        return str(self.key)
    
    
# visualization   
from pybst.binarytree import BinaryTree
from pybst.draw import plot_tree
    
def my_preorder_traverse(tree, node, parent_node, is_left, combine_action):
    print(node) 
    if combine_action:
        combine_action(tree, node, parent_node, is_left)
    if node.left: 
        is_left=True
        my_preorder_traverse(tree, node.left, node, is_left, combine_action)    
    if node.right:
        is_left=False
        my_preorder_traverse(tree, node.right, node, is_left, combine_action)    
    

def my_combine_node(tree, node, parent_node=None, is_left=True):
    if parent_node:
        parent_node_bt=tree.get_node_for_binary_tree(parent_node.key)
        if is_left:
            tree.insert_left(node.key, '', parent_node_bt)
        else:
            tree.insert_right(node.key, '', parent_node_bt)
    else:
        tree.insert(node.key, '') 
    

def my_draw_bt(root_node):
    tree=BinaryTree()
    combine_node=my_combine_node
    # 使用前序遍历的方法将各节点串成一个bst包能支持的tree
    my_preorder_traverse(tree, root_node, parent_node=None, is_left=True, combine_action=combine_node)
    if combine_node:
        plot_tree(tree)

    
# 测试可视化效果
root=TreeNode(4,
               TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
               TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))             
              ) 
my_draw_bt(root) 


root=TreeNode(4,
               TreeNode(7, TreeNode(8), TreeNode(6)),
               TreeNode(2, TreeNode(3), TreeNode(1))              
              ) 
my_draw_bt(root) 

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二叉树翻转 reverse
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# reverse
def reverse(node):
    if node:
       node.left, node.right=node.right, node.left
       if node.left:
           node.left=reverse(node.left)
       if node.right:
           node.right=reverse(node.right)
    return node
   

# 测试revese
root=TreeNode(4,
               TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
               TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))             
              ) 
my_draw_bt(root) 
root=reverse(root)
my_draw_bt(root) 

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二叉树遍历
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def preorder(node):
    print(node) 
    if node.left:
        preorder(node.left)
    if node.right:
        preorder(node.right)

def inorder(node):
    if node.left:
        inorder(node.left)
    print(node)
    if node.right:
        inorder(node.right)

def postorder(node):
    if node.left:
        postorder(node.left)
    if node.right:
        postorder(node.right)
    print(node)

              
# 测试revese
root=TreeNode(4,
               TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
               TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))             
              ) 
my_draw_bt(root) 
preorder(root) 
inorder(root) 
postorder(root) 
              

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二叉树的查找
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def find(node, key):    
    if node:
        if node.key==key:
            return node
        elif key<node.key:
            return find(node.left,key)
        else:
            return find(node.right,key)        
    return node

    
def find_min(node):    
    if node:
        if node.left:
            return find_min(node.left)
        else:
            return node
    else:
        return None
        
def find_max(node):
    if node:
        if node.right:
            return find_max(node.right)
        else:
            return node
    else:
        return None

# 测试搜素
root=TreeNode(4,
               TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
               TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))             
              )       
node=find(root, 3) 
node=find(root, 500) 

find_min(root)
find_max(root)

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参考文献: 二叉树的概念
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http://hujiaweibujidao.github.io/python/ , 很全面,可以算作是 Python 算法导论
https://www.the5fire.com/python-invert-binary-tree.html , 那个著名的面试题,反转二叉树的python版本
http://www.cnblogs.com/gaochundong/p/binary_search_tree.html, 各种二叉树的概念, 以及二叉查找的增删和遍历
http://btv.melezinek.cz/binary-search-tree.html 在网页上可视化显示二叉查找树的各种算法
http://www.i3geek.com/archives/702 , 二叉树——二叉查找树的增、删、查
http://www.cnblogs.com/hlxs/archive/2010/11/19/2087987.html
创建二叉查找树、查找二叉树中的某个节点、删除某个节点、
新增节点、查找某个节点的父节点、查找最小节点
对二叉树进行前序遍历、中序遍历、后序遍