Python实现二叉树前序、中序、后序及层次遍历示例代码

前言

树是数据结构中非常重要的一种，主要的用途是用来提高查找效率，对于要重复查找的情况效果更佳，如二叉排序树、FP-树。另外可以用来提高编码效率，如哈弗曼树。

用 Python 实现树的构造和几种遍历算法。实现功能如下：

• 树的构造

• 递归实现先序遍历、中序遍历、后序遍历

• 堆栈实现先序遍历、中序遍历、后序遍历

• 队列实现层次遍历

# -*- coding=utf-8 -*-

class Node(object):
"""节点类"""

def __init__(self, element=-1, l_child=None, r_child=None):
 self.element = element
 self.l_child = l_child
 self.r_child = r_child

class Tree(object):
"""树类"""

def __init__(self):
 self.root = Node()
 self.queue = []

def add_node(self, element):
 """为树添加节点"""

node = Node(element)
 # 如果树是空的，则对根节点赋值
 if self.root.element == -1:
  self.root = node
  self.queue.append(self.root)
 else:
  tree_node = self.queue[0]
  # 此结点没有左子树，则创建左子树节点
  if tree_node.l_child is None:
   tree_node.l_child = node
   self.queue.append(tree_node.l_child)
  else:
   tree_node.r_child = node
   self.queue.append(tree_node.r_child)
   # 如果该结点存在右子树，将此节点丢弃
   self.queue.pop(0)

def front_recursion(self, root):
 """利用递归实现树的前序遍历"""

if root is None:
  return

print root.element,
 self.front_recursion(root.l_child)
 self.front_recursion(root.r_child)

def middle_recursion(self, root):
 """利用递归实现树的中序遍历"""

if root is None:
  return

self.middle_recursion(root.l_child)
 print root.element,
 self.middle_recursion(root.r_child)

def back_recursion(self, root):
 """利用递归实现树的后序遍历"""

if root is None:
  return

self.back_recursion(root.l_child)
 self.back_recursion(root.r_child)
 print root.element,

@staticmethod
def front_stack(root):
 """利用堆栈实现树的前序遍历"""

if root is None:
  return

stack = []
 node = root
 while node or stack:
  # 从根节点开始，一直找它的左子树
  while node:
   print node.element,
   stack.append(node)
   node = node.l_child
  # while结束表示当前节点node为空，即前一个节点没有左子树了
  node = stack.pop()
  # 开始查看它的右子树
  node = node.r_child

@staticmethod
def middle_stack(root):
 """利用堆栈实现树的中序遍历"""

if root is None:
  return

stack = []
 node = root
 while node or stack:
  # 从根节点开始，一直找它的左子树
  while node:
   stack.append(node)
   node = node.l_child
  # while结束表示当前节点node为空，即前一个节点没有左子树了
  node = stack.pop()
  print node.element,
  # 开始查看它的右子树
  node = node.r_child

@staticmethod
def back_stack(root):
 """利用堆栈实现树的后序遍历"""

if root is None:
  return

stack1 = []
 stack2 = []
 node = root
 stack1.append(node)
 # 这个while循环的功能是找出后序遍历的逆序，存在stack2里面
 while stack1:
  node = stack1.pop()
  if node.l_child:
   stack1.append(node.l_child)
  if node.r_child:
   stack1.append(node.r_child)
  stack2.append(node)
 # 将stack2中的元素出栈，即为后序遍历次序
 while stack2:
  print stack2.pop().element,

@staticmethod
def level_queue(root):
 """利用队列实现树的层次遍历"""

if root is None:
  return

queue = []
 node = root
 queue.append(node)
 while queue:
  node = queue.pop(0)
  print node.element,
  if node.l_child is not None:
   queue.append(node.l_child)
  if node.r_child is not None:
   queue.append(node.r_child)

if __name__ == '__main__':
"""主函数"""

# 生成十个数据作为树节点
elements = range(10)
tree = Tree()
for elem in elements:
 tree.add_node(elem)

print '队列实现层次遍历:'
tree.level_queue(tree.root)

print '\n\n递归实现前序遍历:'
tree.front_recursion(tree.root)
print '\n递归实现中序遍历:'
tree.middle_recursion(tree.root)
print '\n递归实现后序遍历:'
tree.back_recursion(tree.root)

print '\n\n堆栈实现前序遍历:'
tree.front_stack(tree.root)
print '\n堆栈实现中序遍历:'
tree.middle_stack(tree.root)
print '\n堆栈实现后序遍历:'
tree.back_stack(tree.root)

需要源码的小伙伴可自行下载：代码传送门

来源：https://juejin.im/post/5cdd5f5ee51d453a6c23b0af