面向对象之深度优先和广度优先

python

面向对象深度优先和广度优先是什么?

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二叉树的两种遍历是数据结构的经典考察题目, 广度遍历考察队列结构, 深度遍历考察递归

深度优先

先序遍历(父, 左子, 右子) 0, 1, 3, 7, 8, 4, 9, 2, 5, 6

中序遍历(左子, 父, 右子) 7, 3, 8, 1, 9, 4, 0, 5, 2, 6

后序遍历(左子, 右子, 父) 7, 8, 3, 9, 4, 1, 5, 6, 2, 0

"深度优先遍历"考察递归, 将子节点为空作为终止递归的条件

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广度优先

"广度优先遍历"考察队列的结构, 消除父节点(出队列,顺便打印), 添加子节点(进队列),当队列内元素个数为零, 完成遍历

添加元素

广度优先遍历

深度优先

Python3 实现

class Node(object):

    """初始化一个节点,需要为节点设置值"""

    def __init__(self, val):

        self.val = val

        self.left = None

        self.right = None

class BinaryTree(object):

    """

    创建二叉树,完成

    - 添加元素

    - 广度遍历

    - 深度遍历(先序遍历, 中序遍历, 后序遍历)

    """

    def __init__(self):

        self.root = None

        pass

    # 添加元素

    def addNode(self, val):

        # 创建队列结构存储结点

        nodeStack = [self.root,]

        # 如果根结点为空

        if self.root == None:

            self.root = Node(val)

            print("添加根节点{0}成功!".format(self.root.val))

            return

        while len(nodeStack) > 0:

            # 队列元素出列

            p_node = nodeStack.pop()

            # 如果左子结点为空

            if p_node.left == None:

                p_node.left = Node(val)

                print("添加左:{0} ".format(p_node.left.val))

                return

            # 如果右子节点为空

            if p_node.right == None:

                p_node.right = Node(val)

                print("添加右:{0} ".format(p_node.right.val))

                return

            nodeStack.insert(0, p_node.left)

            nodeStack.insert(0, p_node.right)

    # 广度遍历(中序: 先读父节点,再读左子节点, 右子节点)

    def breadthFirst(self):

        nodeStack = [self.root, ];

        while len(nodeStack) > 0:

            my_node = nodeStack.pop()

            print("-->",my_node.val)

            if my_node.left is not None:

                nodeStack.insert(0, my_node.left)

            if my_node.right is not None:

                nodeStack.insert(0, my_node.right)

    # 深度优先(先序遍历)

    def preorder(self, start_node):

        if start_node == None:

            return

        print(start_node.val)

        self.preorder(start_node.left)

        self.preorder(start_node.right)

    # 深度优先(中序遍历)

    def inorder(self, start_node):

        if start_node == None:

            return

        self.inorder(start_node.left)

        print(start_node.val)

        self.inorder(start_node.right)

    # 深度优先(后序遍历)

    def outorder(self, start_node):

        if start_node == None:

            return

        self.outorder(start_node.left)

        self.outorder(start_node.right)

        print(start_node.val)

def main():

    bt = BinaryTree()

    bt.addNode(0)

    bt.addNode(1)

    bt.addNode(2)

    bt.addNode(3)

    bt.addNode(4)

    bt.addNode(5)

    bt.addNode(6)

    bt.addNode(7)

    bt.addNode(8)

    bt.addNode(9)

    print("广度遍历-->")

    bt.breadthFirst()

    

    print("先序遍历-->")

    bt.preorder(bt.root)

    print("中序遍历-->")

    bt.inorder(bt.root)

    

    print("后序遍历-->")

    bt.outorder(bt.root)

if __name__ == '__main__':

    main()

以上是 面向对象之深度优先和广度优先 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/522725.html

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