検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルpython数据结构之二叉树的统计与转换实例

一、获取二叉树的深度

就是二叉树最后的层次,如下图:

python数据结构之二叉树的统计与转换实例

实现代码:

代码如下:


def getheight(self):
        ''' 获取二叉树深度 '''
        return self.__get_tree_height(self.root)

    def __get_tree_height(self, root):
        if root is 0:
            return 0
        if root.left is 0 and root.right is 0:
            return 1
        else:
            left = self.__get_tree_height(root.left)
            right = self.__get_tree_height(root.right)
            if left                 return right + 1
            else:
                return left + 1

二、叶子的统计

叶子就是二叉树的节点的 left 指针和 right 指针分别指向空的节点

代码如下:


def getleafcount(self):
        ''' 获取二叉树叶子数 '''
        return self.__count_leaf_node(self.root)

    def __count_leaf_node(self, root):
        res = 0
        if root is 0:
            return res
        if root.left is 0 and root.right is 0:
            res += 1
            return res
        if root.left is not 0:
            res += self.__count_leaf_node(root.left)
        if root.right is not 0:
            res += self.__count_leaf_node(root.right)
        return res

三、统计叶子的分支节点

与叶子节点相对的其他节点 left 和 right 的指针指向其他节点

代码如下:


def getbranchcount(self):
        ''' 获取二叉树分支节点数 '''
        return self.__get_branch_node(self.root)

    def __get_branch_node(self, root):
        if root is 0:
            return 0
        if root.left is 0 and root.right is 0:
            return 0
        else:
            return 1 + self.__get_branch_node(root.left) + self.__get_branch_node(root.right)

四、二叉树左右树互换

代码如下:


def replacelem(self):
        ''' 二叉树所有结点的左右子树相互交换 '''
        self.__replace_element(self.root)

    def __replace_element(self, root):
        if root is 0:
            return
        root.left, root.right = root.right, root.left
        self.__replace_element(root.left)
        self.__replace_element(root.right)

这些方法和操作,都是运用递归。其实二叉树的定义也是一种递归。附上最后的完整代码:

代码如下:


# -*- coding: utf - 8 - *-

    
class TreeNode(object):

    def __init__(self, left=0, right=0, data=0):
        self.left = left
        self.right = right
        self.data = data

    
class BinaryTree(object):

    def __init__(self, root=0):
        self.root = root

    def is_empty(self):
        if self.root is 0:
            return True
        else:
            return False

    def create(self):
        temp = input('enter a value:')
        if temp is '#':
            return 0
        treenode = TreeNode(data=temp)
        if self.root is 0:
            self.root = treenode

        treenode.left = self.create()
        treenode.right = self.create()

    def preorder(self, treenode):
        '前序(pre-order,NLR)遍历'
        if treenode is 0:
            return
        print treenode.data
        self.preorder(treenode.left)
        self.preorder(treenode.right)

    def inorder(self, treenode):
        '中序(in-order,LNR'
        if treenode is 0:
            return
        self.inorder(treenode.left)
        print treenode.data
        self.inorder(treenode.right)

    def postorder(self, treenode):
        '后序(post-order,LRN)遍历'
        if treenode is 0:
            return
        self.postorder(treenode.left)
        self.postorder(treenode.right)
        print treenode.data

    def preorders(self, treenode):
        '前序(pre-order,NLR)非递归遍历'
        stack = []
        while treenode or stack:
            if treenode is not 0:
                print treenode.data
                stack.append(treenode)
                treenode = treenode.left
            else:
                treenode = stack.pop()
                treenode = treenode.right

    def inorders(self, treenode):
        '中序(in-order,LNR) 非递归遍历'
        stack = []
        while treenode or stack:
            if treenode:
                stack.append(treenode)
                treenode = treenode.left
            else:
                treenode = stack.pop()
                print treenode.data
                treenode = treenode.right

    def postorders(self, treenode):
        '后序(post-order,LRN)非递归遍历'
        stack = []
        pre = 0
        while treenode or stack:
            if treenode:
                stack.append(treenode)
                treenode = treenode.left
            elif stack[-1].right != pre:
                treenode = stack[-1].right
                pre = 0
            else:
                pre = stack.pop()
                print pre.data

    # def postorders(self, treenode):
    #     '后序(post-order,LRN)非递归遍历'
    #     stack = []
    #     queue = []
    #     queue.append(treenode)
    #     while queue:
    #         treenode = queue.pop()
    #         if treenode.left:
    #             queue.append(treenode.left)
    #         if treenode.right:
    #             queue.append(treenode.right)
    #         stack.append(treenode)
    #     while stack:
    #         print stack.pop().data

    def levelorders(self, treenode):
        '层序(post-order,LRN)非递归遍历'
        from collections import deque
        if not treenode:
            return
        q = deque([treenode])
        while q:
            treenode = q.popleft()
            print treenode.data
            if treenode.left:
                q.append(treenode.left)
            if treenode.right:
                q.append(treenode.right)

    def getheight(self):
        ''' 获取二叉树深度 '''
        return self.__get_tree_height(self.root)

    def __get_tree_height(self, root):
        if root is 0:
            return 0
        if root.left is 0 and root.right is 0:
            return 1
        else:
            left = self.__get_tree_height(root.left)
            right = self.__get_tree_height(root.right)
            if left                 return right + 1
            else:
                return left + 1

    def getleafcount(self):
        ''' 获取二叉树叶子数 '''
        return self.__count_leaf_node(self.root)

    def __count_leaf_node(self, root):
        res = 0
        if root is 0:
            return res
        if root.left is 0 and root.right is 0:
            res += 1
            return res
        if root.left is not 0:
            res += self.__count_leaf_node(root.left)
        if root.right is not 0:
            res += self.__count_leaf_node(root.right)
        return res

    def getbranchcount(self):
        ''' 获取二叉树分支节点数 '''
        return self.__get_branch_node(self.root)

    def __get_branch_node(self, root):
        if root is 0:
            return 0
        if root.left is 0 and root.right is 0:
            return 0
        else:
            return 1 + self.__get_branch_node(root.left) + self.__get_branch_node(root.right)

    def replacelem(self):
        ''' 二叉树所有结点的左右子树相互交换 '''
        self.__replace_element(self.root)

    def __replace_element(self, root):
        if root is 0:
            return
        root.left, root.right = root.right, root.left
        self.__replace_element(root.left)
        self.__replace_element(root.right)

node1 = TreeNode(data=1)
node2 = TreeNode(node1, 0, 2)
node3 = TreeNode(data=3)
node4 = TreeNode(data=4)
node5 = TreeNode(node3, node4, 5)
node6 = TreeNode(node2, node5, 6)
node7 = TreeNode(node6, 0, 7)
node8 = TreeNode(data=8)
root = TreeNode(node7, node8, 'root')

    
bt = BinaryTree(root)

print u'''

生成的二叉树

------------------------
         root
      7        8
    6
  2   5
1    3 4

-------------------------

'''

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーションWeb開発用のPython:主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python in Action:実世界の例Python in Action:実世界の例Apr 18, 2025 am 12:18 AM

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonの主な用途:包括的な概要Pythonの主な用途:包括的な概要Apr 18, 2025 am 12:18 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの主な目的:柔軟性と使いやすさPythonの主な目的:柔軟性と使いやすさApr 17, 2025 am 12:14 AM

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Python:汎用性の高いプログラミングの力Python:汎用性の高いプログラミングの力Apr 17, 2025 am 12:09 AM

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

1日2時間でPythonを学ぶ:実用的なガイド1日2時間でPythonを学ぶ:実用的なガイドApr 17, 2025 am 12:05 AM

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

SublimeText3 英語版

SublimeText3 英語版

推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール