Python 数据结构与算法——tree(树)

本文介绍了树这种数据结构的基础概念,包括节点、根节点、叶子节点和内部节点。通过二维列表和特定的节点引用方式解释了如何表示和实现树。同时,提到了在不同编程语言中树的不同实现方式,并推荐了一本人工智能教程。

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  • (1)节点:Node、根节点:Root、叶子节点:LeafNode、内部节点:InternalNode;



我们可将该树表示为一个二维列表(lists of lists):

>>> T = [['a, b'], ['c'], ['d', ['e', 'f']]]
  
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在某些情况下,由于我们可能事先知道其内部节点(Internal Node)所能拥有的最大子节点数,例如,二叉树,各节点最多只能拥有两个子节点,所以可以选择其他表示法,如为各对象的各子节点设置对应的属性。

class Tree:    def __init__(self, left, right):        self.left = left        self.right = right>>> t = Tree(Tree('a', 'b'), Tree('c', 'd'))>>> t.right.left'c'
  
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而对于那些没有内置 list 类型的语言, 我们还有另一种常见的树实现方式,即采取“先子节点,后兄弟节点”的表示法。在这种表示法中,每一个树节点都有两个用于引用其他节点的“指针”或属性,这似乎与二叉树的情况类似,然而这里,第一个引用指向的是当前节点的第一个子节点,而第二个引用则是指向的是其兄弟节点。我们对上述代码,稍作修改,将其变成一个多路搜索树(multiway tree):

class Tree:    def __init__(self, kids, next=None):        self.kids = self.val = kids        self.next = next>>> t = Tree(Tree('a', Tree('b', Tree('c', Tree('d')))))>>> t.kids.next.next.val'c'
  
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