Python二叉樹初識(新手也秒懂!)
樹
樹(Tree)是n(n≥0)個節(jié)點的有限集。
在任意一棵樹中:
(1)有且僅有一個特定的稱為根(Root)的節(jié)點;
(2)當n>1時,其余節(jié)點可分m(m>0)為個互不相交的有限集T1,T2,...,Tm;
其中每一個集合本身又是一棵樹,并且稱為根的子樹(SubTree)。
Tree:
--------------------
Height=4 Leves=5 Root
Degree=3 Size=26 ↙
___________________17____________ Node Level1
/ / \ ↙
26______ 2 ___9__ ←- Child Level2
/ \ \ / / \
___0 19 _3___ 6 ___21 15 Level3
/ / \ / \ / \
7 _16 _24 _8 10 4 23 Level4
/ \ / / \ / \ / \
5 11 28 13 1 27 29 18 22 Level5
↑ ↑
↑___↑_______↑... Leaf Left Child Right Child
術語
節(jié)點:包含一個數據元素及若干指向其子樹的分支,又的譯成“結點”(Node)
根:樹和子樹的“頂點”(Root)
度:節(jié)點擁有的子樹數量稱為節(jié)點的度(Degree);樹的度是指樹內個結點的度的最大值
分支節(jié)點:度不為0的節(jié)點
葉子:沒有子樹的節(jié)點,即它的度為0 (Leaf)
子節(jié)點:結點的子樹的根稱為該節(jié)點的孩子(Child)
父節(jié)點:對應子節(jié)點上一層(level)節(jié)點稱為該節(jié)點的雙親(Parent)
兄弟結點:同一父節(jié)點的子節(jié)點,互稱兄弟(Sibling)
節(jié)點的祖先:是從根到該結點所經分支上的所有節(jié)點
節(jié)點的子孫:以某結點為根的子樹中的所有節(jié)點
層:從根開始,根為第一層,根的孩子為第二層...(Level)
深度:樹中結點的最大層次數,稱為樹的深度或高度 (Depth or Height)
森林:是很多互不相交的樹的集合(Forest)
無序樹:樹中任意節(jié)點的子節(jié)點之間沒有順序關系,這種樹稱為無序樹,也稱為自由樹
有序樹:樹中任意節(jié)點的子節(jié)點之間有順序關系,這種樹稱為有序樹
最大樹(最小樹):每個結點的值都大于(小于)或等于其子結點(如果有的話)值的樹
二叉樹
二叉樹(Binary Tree)是一種特殊的有序樹型結構。
特點:
(1)每個節(jié)點至多有兩棵子樹;
(2)二叉樹的子樹有左右之分;
(3)子樹的次序不能任意顛倒(有序樹)。
性質:
(1)在二叉樹的第i層上至多有2^(i-1)個節(jié)點(i>=1);
(2)深度為k的二叉樹至多有2^k-1個節(jié)點(k>=1);
(3)對任何一棵二叉樹,如果其葉子節(jié)點數為N0,度為2的結點數為N2,則N0=N2+1。
特殊二叉樹
滿二叉樹:
所有層的節(jié)點都達到最大數量,葉子除外的所有節(jié)點都有兩個子節(jié)點,所有葉子都在最底一層(k)且數目為2^(k - 1)。即深度k且有2^k - 1個節(jié)點(葉子“長”滿最后一層),或稱完美二叉樹 (Perfect Binary Tree)
______12_______
/ \
__3__ __5__
/ \ / \
_7 6 _9 11
/ \ / \ / \ / \
13 8 1 4 10 2 0 14
完全二叉樹:
如果刪除最底一層的所有葉子它就是滿二叉樹,即除了最后一層,每層節(jié)點都達到最大數量 ,即有深度k的個節(jié)點數在左閉右開【2^(k-1)+1,2^k-1】區(qū)間內。(Complete Binary Tree)
________3______
/ \
___11___ __4__
/ \ / \
14 7 9 13
/ \ / \ /
2 5 8 6 1
完全二叉樹性質:
1. 具有N個節(jié)點的完全二叉樹的深度為[log2 N]+1,其中[x]為高斯函數,截尾取整。
2. 如果對一棵有n個節(jié)點的完全二叉樹的節(jié)點按層序編號(從第一層到最后一層,每層從左到右),則對任一節(jié)點,有:
(1)如果i=1,則節(jié)點i是二叉樹的根,無雙親;如果i>1,則其雙親節(jié)點為[i/2];
(2)如果2i>n,則節(jié)點i無左孩子;否則其左孩子是節(jié)點2i;
(3)如果2i+1>n,則節(jié)點i無右孩子;否則其右孩子是節(jié)點2i+1。
其他特殊二叉樹
排序二叉樹
二叉查找樹(Binary Search Tree),也稱二叉搜索樹或有序二叉樹
平衡二叉樹
左右子樹的高度差不大于1的二叉樹,且一定有:它的左、右子樹也都是平衡二叉樹(Self-Balancing Binary Search Tree)
退化樹
退化樹是每個節(jié)點都只有一個孩子的樹,孩子或左或右,或稱病態(tài)樹
斜二叉樹
一種特殊的退化樹,其中全部節(jié)點只有左孩子或右孩子,分別稱左斜二叉樹和右斜二叉樹,功能基本上退化到和鏈表一樣了
霍夫曼樹
帶權路徑最短的二叉樹稱為哈夫曼樹或最優(yōu)二叉樹
B樹
一種對讀寫操作進行優(yōu)化的自平衡的二叉樹查找,能夠保持數據有序,擁有多余兩個子樹
堆 heap
binary heap 是一種完全二叉樹,除了最底層的葉子節(jié)點之外,是填滿的;而且最底層的葉子節(jié)點從左至右是連續(xù)的,不得有空隙。最大堆(最小堆)就是最大(最小)的完全二叉樹。
二叉樹的遍歷
指如何按某種搜索路徑巡防樹中的每個結點,使得每個結點均被訪問一次,而且僅被訪問一次。
常見的遍歷方法有:先序遍歷,中序遍歷,后序遍歷,層序遍歷;一般都使用遞歸算法來實現。
以滿二叉樹為例:
_______1________
/ \
__2__ ___3___
/ \ / \
4 5 _6 _7
/ \ / \ / \ / \
8 9 10 11 12 13 14 15
先序遍歷
若二叉樹為空,為空操作;
否則(1)訪問根節(jié)點;(2)先序遍歷左子樹;(3)先序遍歷右子樹。
遍歷結果: 1 [2 [4 8 9] [5 10 11]] [3 [6 12 13] [7 14 15] “根左右”
中序遍歷
若二叉樹為空,為空操作;
否則(1)中序遍歷左子樹;(2)訪問根結點;(3)中序遍歷右子樹。
遍歷結果: [[8 4 9] 2 [10 5 11]] 1 [[12 6 13] 3 [14 7 15]] “左根右”
后序遍歷
若二叉樹為空,為空操作;
否則(1)后序遍歷左子樹;(2)后序遍歷右子樹;(3)訪問根結點。
遍歷結果: [[8 9 4] [10 11 5] 2] [[12 13 6] [14 15 7] 3] 1 “左右根”
層序遍歷
若二叉樹為空,為空操作;否則從上到下、從左到右按層次進行訪問。
遍歷結果: 1 [2 3] [4 5 6 7] [8 9 10 11 12 13 14 15]
非滿二叉樹的遍歷結果:
________1________
/ \
__2___ ___3
/ \ / \
4 _5 6 7
\ / \ / \
9 10 11 12 15
先序:1 [2 [4 ' 9] [5 10 11]] [3 [6 12 '] [7 ' 15]]
中序:[' 4 9] 2 [10 5 11] 1 [12 6 '] 3 [' 7 15]
后序:[[' 9 4] [10 11 5] 2] [[12 ' 6] [' 15 7] 3] 1
層序:1 [2 3] [4 5 6 7] [' 9 10 11 12 ' ' 15]
注:結果中 ' 只是標記相對于滿二叉樹缺失的子節(jié)點,實際結果并不展現。
Python 實現二叉樹
用Python簡單實現如下二叉樹的遍歷功能,并列出層數和所有葉子:
______A______
/ \
__B__ __C__
/ \ / \
D E F G
/ \ / \ \ \
H I J K L M
代碼如下:
class Node(): def __init__(self, data=None, left=None, right=None): self.data = data self.left = left self.right = right def Preorder(self): if self.data is not None: print(self.data, end=' ') if self.left is not None: self.left.Preorder() if self.right is not None: self.right.Preorder() def Inorder(self): if self.left is not None: self.left.Inorder() if self.data is not None: print(self.data, end=' ') if self.right is not None: self.right.Inorder() def Postorder(self): if self.left is not None: self.left.Postorder() if self.right is not None: self.right.Postorder() if self.data is not None: print(self.data, end=' ') def Height(self): if self.data is None: return 0 elif not any([self.left, self.right]): return 1 elif all([not self.left, self.right]): return self.right.Height()+1 elif all([self.left, not self.right]): return self.left.Height()+1 else: return max(self.left.Height(), self.right.Height())+1 def Leaves(self): if self.data is None: return None elif not any([self.left, self.right]): print(self.data, end=' ') elif all([not self.left, self.right]): self.right.Leaves() elif all([self.left, not self.right]): self.left.Leaves() else: self.left.Leaves() self.right.Leaves() bt = Node('A') bt.left = Node('B') bt.right = Node('C') bt.left.left = Node('D') bt.left.right = Node('E') bt.right.left = Node('F') bt.right.right = Node('G') bt.left.left.left = Node('H') bt.left.left.right = Node('I') bt.left.right.left = Node('J') bt.left.right.right = Node('K') bt.right.left.right = Node('L') bt.right.right.right = Node('M') print('Perorder:') bt.Preorder() print('\nInorder:') bt.Inorder() print('\nPostorder:') bt.Postorder() print('\nTree Height:\n',bt.Height()) print('\nLeaves:') bt.Leaves()
運行結果:
Perorder:
A B D H I E J K C F L G M
Inorder:
H D I B J E K A F L C G M
Postorder:
H I D J K E B L F M G C A
Tree Height: # 實為層數,相當于樓房高度地面一層從0計算高度
4
Leaves:
H I J K L M
要實現二叉樹完整的所有功能,代碼肯定巨長無比。還是找一個優(yōu)秀的第三方庫比較明智?。?!
二叉樹第三方庫 binarytree
使用環(huán)境與安裝
Requirements: Python 3.6+
Installation:
> pip install binarytreeFor conda users:
> conda install binarytree -c conda-forge
簡單實例
binarytree.Node() 二叉樹節(jié)點
from binarytree import Node root = Node(1) root.left = Node(2) root.right = Node(3) root.left.right = Node(4) print(root) # 或者: root.pprint() # # __1 # / \ # 2 3 # \ # 4 #
binarytree.tree() 隨機二叉樹
from binarytree import tree bt = tree(is_perfect=True) bt.pprint() # # _______14______ # / \ # ___13__ __8__ # / \ / \ # _9 0 6 3 # / \ / \ / \ / \ # 10 12 5 7 4 2 1 11 #
下一篇準備實戰(zhàn)這個第三方庫 binarytree !
本文的續(xù)篇來了,請點以下鏈接:
總結
到此這篇關于Python二叉樹初識的文章就介紹到這了,更多相關Python二叉樹初識內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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