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Python二叉樹初識(新手也秒懂!)

 更新時間:2022年05月27日 11:22:10   作者:Hann?Yang  
二叉樹是一種簡單的樹形結構,其每個節(jié)點的分支節(jié)點數有0,1或2個,下面這篇文章主要給大家介紹了關于Python二叉樹的相關資料,本文介紹的非常通俗易懂,新手也秒懂,需要的朋友可以參考下

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)

:樹和子樹的“頂點”(Root)

: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

: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 binarytree

For 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:

——初步探索二叉樹的第三方庫 binarytree

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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