一、获取二叉树的深度
就是二叉树最后的层次,如下图:
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
-------------------------
'''

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。

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