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Python二元樹怎麼實現

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May 03, 2023 am 09:16 AM

python

Python實作二元樹

Python二元樹怎麼實現

Python實作二元樹可以使用物件導向程式設計的方式，透過定義二元樹節點類別來實現。每個節點包含一個資料元素、左右子節點指標和一些操作方法，如插入節點、尋找節點、刪除節點等。

以下是一個簡單的二元樹實作範例：

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None

    def insert(self, data):
        if self.data:
            if data < self.data:
                if self.left is None:
                    self.left = Node(data)
                else:
                    self.left.insert(data)
            elif data > self.data:
                if self.right is None:
                    self.right = Node(data)
                else:
                    self.right.insert(data)
        else:
            self.data = data

    def find(self, data):
        if data < self.data:
            if self.left is None:
                return str(data) + " Not Found"
            return self.left.find(data)
        elif data > self.data:
            if self.right is None:
                return str(data) + " Not Found"
            return self.right.find(data)
        else:
            return str(self.data) + " is found"

    def inorder_traversal(self, root):
        res = []
        if root:
            res = self.inorder_traversal(root.left)
            res.append(root.data)
            res = res + self.inorder_traversal(root.right)
        return res

在上述程式碼中，Node類別定義了一個節點，包含資料元素data，以及左右子節點指標left和right。 insert方法用於在二元樹中插入節點，find方法用於尋找二元樹中是否存在特定節點，inorder_traversal方法用於對二元樹進行中序遍歷。

下面是如何使用這個Node類別來建立一個二元樹：

root = Node(50)
root.insert(30)
root.insert(20)
root.insert(40)
root.insert(70)
root.insert(60)
root.insert(80)

# 查找节点

print(root.find(70)) # Output: 70 is found
print(root.find(90)) # Output: 90 Not Found

# 中序遍历
print(root.inorder_traversal(root)) # Output: [20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]

在上述程式碼中，首先建立了一個根節點root，然後使用insert方法向樹插入節點，最後使用find方法尋找節點並使用inorder_traversal方法對二元樹進行中序遍歷。

除了插入、尋找和遍歷方法，二元樹還有其他的操作方法，如刪除節點、判斷是否為二元搜尋樹、計算樹的深度等。下面是一個稍微完整一些的二元樹範例程式碼：

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None

    def insert(self, data):
        if self.data:
            if data < self.data:
                if self.left is None:
                    self.left = Node(data)
                else:
                    self.left.insert(data)
            elif data > self.data:
                if self.right is None:
                    self.right = Node(data)
                else:
                    self.right.insert(data)
        else:
            self.data = data

    def find(self, data):
        if data < self.data:
            if self.left is None:
                return None
            return self.left.find(data)
        elif data > self.data:
            if self.right is None:
                return None
            return self.right.find(data)
        else:
            return self

    def delete(self, data):
        if self is None:
            return self

        if data < self.data:
            self.left = self.left.delete(data)
        elif data > self.data:
            self.right = self.right.delete(data)
        else:
            if self.left is None:
                temp = self.right
                self = None
                return temp
            elif self.right is None:
                temp = self.left
                self = None
                return temp
            temp = self.right.minimum()
            self.data = temp.data
            self.right = self.right.delete(temp.data)
        return self

    def minimum(self):
        if self.left is None:
            return self
        return self.left.minimum()

    def is_bst(self):
        if self.left:
            if self.left.data > self.data or not self.left.is_bst():
                return False

        if self.right:
            if self.right.data < self.data or not self.right.is_bst():
                return False

        return True

    def height(self, node):
        if node is None:
            return 0

        left_height = self.height(node.left)
        right_height = self.height(node.right)

        return max(left_height, right_height) + 1

    def inorder_traversal(self, root):
        res = []
        if root:
            res = self.inorder_traversal(root.left)
            res.append(root.data)
            res = res + self.inorder_traversal(root.right)
        return res

在這個範例中，我們新增了delete方法來刪除指定的節點；minimum方法來尋找樹中的最小節點；is_bst方法來判斷當前樹是否為二元搜尋樹；height方法來計算樹的深度。

我們可以用以下程式碼來測試新增的方法：

# 创建二叉树
root = Node(50)
root.insert(30)
root.insert(20)
root.insert(40)
root.insert(70)
root.insert(60)
root.insert(80)

# 删除节点
print("Deleting node 20:")
root.delete(20)
print(root.inorder_traversal(root))

# 判断是否为二叉搜索树
print("Is it a BST?:", root.is_bst())

# 计算树的深度
print("Tree height:", root.height(root))

這樣我們就完成了一個比較完整的二叉樹的實現，同時也示範如何在Python中使用物件導向編程思想來實作一個資料結構。

最後附上完整的二元樹類別實作程式碼：

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None

    def insert(self, data):
        if self.data:
            if data < self.data:
                if self.left is None:
                    self.left = Node(data)
                else:
                    self.left.insert(data)
            elif data > self.data:
                if self.right is None:
                    self.right = Node(data)
                else:
                    self.right.insert(data)
        else:
            self.data = data

    def find(self, data):
        if data < self.data:
            if self.left is None:
                return None
            return self.left.find(data)
        elif data > self.data:
            if self.right is None:
                return None
            return self.right.find(data)
        else:
            return self

    def delete(self, data):
        if self is None:
            return self

        if data < self.data:
            self.left = self.left.delete(data)
        elif data > self.data:
            self.right = self.right.delete(data)
        else:
            if self.left is None:
                temp = self.right
                self = None
                return temp
            elif self.right is None:
                temp = self.left
                self = None
                return temp
            temp = self.right.minimum()
            self.data = temp.data
            self.right = self.right.delete(temp.data)
        return self

    def minimum(self):
        if self.left is None:
            return self
        return self.left.minimum()

    def is_bst(self):
        if self.left:
            if self.left.data > self.data or not self.left.is_bst():
                return False

        if self.right:
            if self.right.data < self.data or not self.right.is_bst():
                return False

        return True

    def height(self, node):
        if node is None:
            return 0

        left_height = self.height(node.left)
        right_height = self.height(node.right)

        return max(left_height, right_height) + 1

    def inorder_traversal(self, root):
        res = []
        if root:
            res = self.inorder_traversal(root.left)
            res.append(root.data)
            res = res + self.inorder_traversal(root.right)
        return res

if __name__ == '__main__':
    # 创建二叉树
    root = Node(50)
    root.insert(30)
    root.insert(20)
    root.insert(40)
    root.insert(70)
    root.insert(60)
    root.insert(80)

    # 删除节点
    print("Deleting node 20:")
    root.delete(20)
    print(root.inorder_traversal(root))

    # 判断是否为二叉搜索树
    print("Is it a BST?:", root.is_bst())

    # 计算树的深度
    print("Tree height:", root.height(root))

#在執行程式碼後，可以得到以下輸出：

Deleting node 20 :
[30, 40, 50, 60, 70, 80]
Is it a BST?: True
Tree height: 3

#這個範例包含了插入、查找、刪除、遍歷、判斷是否為二元搜尋樹和計算樹的深度等。

以上是Python二元樹怎麼實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！

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