python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历详解

这篇文章主要介绍了python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历,详细分析了树的深度优先遍历与广度优先遍历原理及Python相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

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

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

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

#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

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。