先说说为什么要遍历,二叉树不是已经排好序了么?如果大于当前节点值,搜索右子树,小于当前值,继续搜索左子树。
参考两个sql:
select id,name,grade from student where id=1
select id,name,grade from student where name='李四'
按id查找,id是主键,已经创建索引,用二叉树存储,id就是二叉树节点的key,可以按照二分查找法搜索。
按name搜索,只能采用遍历的方法,必须保证检查到树上的每一个节点,不能有遗漏。
数据库创建索引,可以加快搜索速度,但要维护额外空间。
深度优先遍历
先遍历子节点,再遍历兄弟节点。
从根节点开始递归,如果存在子节点,继续遍历子节点。
def traverse_d(self): self._traverse_d(self.root) ##深度优先遍历 def _traverse_d(self,node): if(node == None): return self._traverse_d(node.lnode) self._traverse_d(node.rnode) print("key:%d==>value:%d"% (node.key,node.value))
广度优先遍历
先遍历兄弟节点,在遍历子节点。
采用队列实现,出队时添加子节点。
def traverse_w(self): self._traverse_w(self.root) ## 广度优先遍历 def _traverse_w(self,node): q = Queue() q.put(node) while(not q.empty()): node = q.get() if(node.lnode!=None): q.put(node.lnode) if(node.rnode!=None): q.put(node.rnode) print("key:%d==>value:%d"% (node.key,node.value))
总结:
以作者的自身经历,二叉树的深度遍历比较好记,总是忘如何实现广度优先,后来记住一个诀窍,广度优先要有一个队列,就记住了。放个图,加深一下记忆。
队列
作者:白头雁
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