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一、广度优先遍历(层次遍历)
从树的root开始从上到下从从左到右遍历整个树的节点
二、深度优先遍历
对于一颗二叉树深度优先搜索(Depth First Search)是沿着树的深度遍历树的节点尽可能深的搜索树的分支。
那么深度遍历有重要的三种方法。这三种方式常被用于访问树的节点它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同。这三种遍历分别叫做先序遍历preorder中序遍历inorder和后序遍历postorder。
1、先序遍历 在先序遍历中我们先访问根节点然后递归使用先序遍历访问左子树再递归使用先序遍历访问右子树 根节点-左子树-右子树
2、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
3、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 树形结构
class Node(object):节点类def __init__(self, elem, lChild None, rChild None):self.elem elemself.lChild lChild #左子树self.rChild rChild #又子树class Tree(object):二叉树def __init__(self, node None):self.root nodedef add(self, item):添加子树思路1、先找到要添加元素的节点node Node(item)if self.root is None:self.root nodereturnli [self.root]while li:cur_node li.pop(0)if cur_node.lChild is not None:li.append(cur_node.lChild)else:cur_node.lChild nodereturnif cur_node.rChild is not None:li.append(cur_node.rChild)else:cur_node.rChild nodereturndef breadth_travel(self):广度优先遍历if self.root is None:returnli [self.root]while li:cur_node li.pop(0)print(cur_node.elem, end )if cur_node.lChild is not None:li.append(cur_node.lChild)if cur_node.rChild is not None:li.append(cur_node.rChild)print( )def preorder(self, node):先序遍历if node is None:returnprint(node.elem, end )self.preorder(node.lChild)self.preorder(node.rChild)def inorder(self, node):中序优先遍历if node is None:returnself.preorder(node.lChild)print(node.elem, end )self.preorder(node.rChild)def postorder(self, node):后续优先遍历if node is None:returnself.preorder(node.lChild)self.preorder(node.rChild)print(node.elem, end )if __name__ __main__:tree Tree()tree.add(0)tree.add(1)tree.add(2)tree.add(3)tree.add(4)tree.add(5)tree.add(6)tree.add(7)tree.add(8)tree.add(9)tree.breadth_travel()print( - )tree.preorder(tree.root)print( )tree.inorder(tree.root)print( )tree.postorder(tree.root)print( )
