python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历详解
更新时间：2019年10月26日 11:56:46 作者：ketchup_ong
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
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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