python基础教程：python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历详解

最新推荐文章于 2024-10-18 15:56:46 发布

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本文详细介绍了Python中树的深度优先遍历（包括前序、中序、后序遍历）和广度优先遍历的概念及实现代码。通过实例展示了这两种遍历方式的顺序，并分享了作者的编程学习历程。

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府
本文实例讲述了python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历。分享给大家供大家参考，具体如下：

广度优先(层次遍历)

从树的root开始，从上到下从左到右遍历整个树的节点
在这里插入图片描述
数和二叉树的区别就是，二叉树只有左右两个节点

广度优先顺序：A - B - C - D - E - F - G - H - I

代码实现

def breadth_travel(self, root):
    """利用队列实现树的层次遍历"""
    if root == None:
      return
    queue = []
    queue.append(root)
    while queue:
      node = queue.pop(0)
      print node.elem,
      if node.lchild != None:
        queue.append(node.lchild)
      if node.rchild != None:
        queue.append(node.rchild)

深度优先

深度优先有三种算法：前序遍历，中序遍历，后序遍历在这里插入图片描述
根节点->左子树->右子树

#实现 1
def preorder(self, root):
   """递归实现先序遍历"""
   if root == None:
     return
   print root.elem
   self.preorder(root.lchild)
   self.preorder(root.rchild)

#实现 2
def depth_tree(tree_node):
  if tree_node is not None:
    print (tree_node._data)
    if tree_node._left is noe None:
      return depth_tree(tree_node._left)
    if tree_node._right is not None:
      return depth_tree(tree_node._right)

中序遍历在中序遍历中，我们递归使用中序遍历访问左子树，然后访问根节点，最后再递归使用中序遍历访问右子树

左子树->根节点->右子树

def inorder(self, root):
   """递归实现中序遍历"""
   if root == None:
     return
   self.inorder(root.lchild)
   print root.elem
   self.inorder(root.rchild)

后序遍历在后序遍历中，我们先递归使用后序遍历访问左子树和右子树，最后访问根节点

左子树->右子树->根节点

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

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大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是
没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！
其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[点击加入]想做你自己想成为高尚人，加油！