介紹：

樹是數據結構中非常重要的一種，主要的用途是用來提高查找效率，對于要重復查找的情況效果更佳，如二叉排序樹、FP-樹。另外可以用來提高編碼效率，如哈弗曼樹。?

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代碼：

用python實現樹的構造和幾種遍歷算法，雖然不難，不過還是把代碼作了一下整理總結。實現功能：

• 樹的構造
• 遞歸實現先序遍歷、中序遍歷、后序遍歷
• 堆棧實現先序遍歷、中序遍歷、后序遍歷
• 隊列實現層次遍歷

#coding=utf-8class Node(object): """節(jié)點類""" def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None): self.elem = elem self.lchild = lchild self.rchild = rchild class Tree(object): """樹類""" def __init__(self): self.root = Node() self.myQueue = [] def add(self, elem): """為樹添加節(jié)點""" node = Node(elem) if self.root.elem == -1: # 如果樹是空的，則對根節(jié)點賦值 self.root = node self.myQueue.append(self.root) else: treeNode = self.myQueue[0] # 此結點的子樹還沒有齊。 if treeNode.lchild == None: treeNode.lchild = node self.myQueue.append(treeNode.lchild) else: treeNode.rchild = node self.myQueue.append(treeNode.rchild) self.myQueue.pop(0) # 如果該結點存在右子樹，將此結點丟棄。 def front_digui(self, root): """利用遞歸實現樹的先序遍歷""" if root == None: return print root.elem, self.front_digui(root.lchild) self.front_digui(root.rchild) def middle_digui(self, root): """利用遞歸實現樹的中序遍歷""" if root == None: return self.middle_digui(root.lchild) print root.elem, self.middle_digui(root.rchild) def later_digui(self, root): """利用遞歸實現樹的后序遍歷""" if root == None: return self.later_digui(root.lchild) self.later_digui(root.rchild) print root.elem, def front_stack(self, root): """利用堆棧實現樹的先序遍歷""" if root == None: return myStack = [] node = root while node or myStack: while node: #從根節(jié)點開始，一直找它的左子樹 print node.elem, myStack.append(node) node = node.lchild node = myStack.pop() #while結束表示當前節(jié)點node為空，即前一個節(jié)點沒有左子樹了 node = node.rchild #開始查看它的右子樹 def middle_stack(self, root): """利用堆棧實現樹的中序遍歷""" if root == None: return myStack = [] node = root while node or myStack: while node: #從根節(jié)點開始，一直找它的左子樹 myStack.append(node) node = node.lchild node = myStack.pop() #while結束表示當前節(jié)點node為空，即前一個節(jié)點沒有左子樹了 print node.elem, node = node.rchild #開始查看它的右子樹 def later_stack(self, root): """利用堆棧實現樹的后序遍歷""" if root == None: return myStack1 = [] myStack2 = [] node = root myStack1.append(node) while myStack1: #這個while循環(huán)的功能是找出后序遍歷的逆序，存在myStack2里面 node = myStack1.pop() if node.lchild: myStack1.append(node.lchild) if node.rchild: myStack1.append(node.rchild) myStack2.append(node) while myStack2: #將myStack2中的元素出棧，即為后序遍歷次序 print myStack2.pop().elem, def level_queue(self, root): """利用隊列實現樹的層次遍歷""" if root == None: return myQueue = [] node = root myQueue.append(node) while myQueue: node = myQueue.pop(0) print node.elem, if node.lchild != None: myQueue.append(node.lchild) if node.rchild != None: myQueue.append(node.rchild) if __name__ == '__main__': """主函數""" elems = range(10) #生成十個數據作為樹節(jié)點 tree = Tree() #新建一個樹對象 for elem in elems: tree.add(elem) #逐個添加樹的節(jié)點 print '隊列實現層次遍歷:' tree.level_queue(tree.root) print '\n\n遞歸實現先序遍歷:' tree.front_digui(tree.root) print '\n遞歸實現中序遍歷:' tree.middle_digui(tree.root) print '\n遞歸實現后序遍歷:' tree.later_digui(tree.root) print '\n\n堆棧實現先序遍歷:' tree.front_stack(tree.root) print '\n堆棧實現中序遍歷:' tree.middle_stack(tree.root) print '\n堆棧實現后序遍歷:' tree.later_stack(tree.root)

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總結：

樹的遍歷主要有兩種，一種是深度優(yōu)先遍歷，像前序、中序、后序；另一種是廣度優(yōu)先遍歷，像層次遍歷。在樹結構中兩者的區(qū)別還不是非常明顯，但從樹擴展到有向圖，到無向圖的時候，深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索的效率和作用還是有很大不同的。?
深度優(yōu)先一般用遞歸，廣度優(yōu)先一般用隊列。一般情況下能用遞歸實現的算法大部分也能用堆棧來實現。

我印象中是有遞歸構造樹的方法，卻一直想不出該怎么構造。后來仔細想了一下，遞歸思想有點類似深度優(yōu)先算法，而樹的構造應該是廣度優(yōu)先的。如果用遞歸的話一定要有個終止條件，例如規(guī)定樹深等。不然構造出來的樹會偏向左單子樹或者右單子樹。所以一般樹的構造還是應該用隊列比較好。

以上說的不夠嚴謹，有錯誤之處，歡迎指正！

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轉載于:https://www.cnblogs.com/shiguangrenran/p/8143694.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python实现二叉树和它的七种遍历的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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