zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 树的实现

    树的术语
    节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度;
    树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度;
    叶节点或终端节点:度为零的节点;
    父亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点;
    孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点;
    兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点;
    节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;
    树的高度或深度:树中节点的最大层次;
    堂兄弟节点:父节点在同一层的节点互为堂兄弟;
    节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;
    子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。
    森林:由mm>=0)棵互不相交的树的集合称为森林;
    树的种类
    无序树:树中任意节点的子节点之间没有顺序关系,这种树称为无序树,也称为自由树;
    有序树:树中任意节点的子节点之间有顺序关系,这种树称为有序树;
    二叉树:每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树;
    完全二叉树:对于一颗二叉树,假设其深度为d(d>1)。除了第d层外,其它各层的节点数目均已达最大值,且第d层所有节点从左向右连续地紧密排列,这样的二叉树被称为完全二叉树,其中满二叉树的定义是所有叶节点都在最底层的完全二叉树;
    平衡二叉树(AVL树):当且仅当任何节点的两棵子树的高度差不大于1的二叉树;
    排序二叉树(二叉查找树(英语:Binary Search Tree),也称二叉搜索树、有序二叉树);
    霍夫曼树(用于信息编码):带权路径最短的二叉树称为哈夫曼树或最优二叉树;
    B树:一种对读写操作进行优化的自平衡的二叉查找树,能够保持数据有序,拥有多余两个子树。
    # 二叉树
    class Node(object):
        """节点类"""
        def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None):
            self.elem = elem
            self.lchild = lchild
            self.rchild = rchild
    
    class Tree(object):
        """树类"""
        def __init__(self, root=None):
            self.root = root
        def add(self, elem):
            """为树添加节点"""
            node = Node(elem)
            # 如果树是空的,则对根节点赋值
            if self.root == None:
                self.root = node
            else:
                queue = []
                queue.append(self.root)
                # 对已有的节点进行层次遍历
                while queue:
                    # 弹出队列的第一个元素
                    cur = queue.pop(0)
                    if cur.lchild == None:
                        cur.lchild = node
                        return
                    elif cur.rchild == None:
                        cur.rchild = node
                        return
                    else:
                        # 如果左右子树都不为空,加入队列继续判断
                        queue.append(cur.lchild)
                        queue.append(cur.rchild)
    
    
        def breadth_travel(self):
            """利用队列实现树的层次遍历:广度优先遍历"""
            if self.root == None:
                return
            queue = [self.root]
            while queue:
                node = queue.pop(0)
                print(node.elem, end=' ')
                if node.lchild != None:
                    queue.append(node.lchild)
                if node.rchild != None:
                    queue.append(node.rchild)
    
        def preorder(self, root):
            """递归实现先序遍历"""
            if root == None:
                return
            print(root.elem, end=' ')
            self.preorder(root.lchild)
            self.preorder(root.rchild)
    
        def inorder(self, root):
            """递归实现中序遍历"""
            if root == None:
                return
            self.inorder(root.lchild)
            print(root.elem, end=' ')
            self.inorder(root.rchild)
    
        def postorder(self, root):
            """递归实现后续遍历"""
            if root == None:
                return
            self.postorder(root.lchild)
            self.postorder(root.rchild)
            print(root.elem, end=' ')
    
    
    
     
  • 相关阅读:
    169. Majority Element
    283. Move Zeroes
    1331. Rank Transform of an Array
    566. Reshape the Matrix
    985. Sum of Even Numbers After Queries
    1185. Day of the Week
    867. Transpose Matrix
    1217. Play with Chips
    766. Toeplitz Matrix
    1413. Minimum Value to Get Positive Step by Step Sum
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/l-jie-n/p/10174936.html
Copyright © 2011-2022 走看看