树的遍历是树的一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有结点的信息的访问,即依次对树中每个结点访问一次且仅访问一次,我们把这种对所有节点的访问称为遍历(traversal)。那么树的两种重要的遍历模式是深度优先遍历和广度优先遍历,深度优先一般用递归,广度优先一般用队列。一般情况下能用递归实现的算法大部分也能用堆栈来实现。
深度优先遍历
对于一颗二叉树,深度优先搜索(Depth First Search)是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。
那么深度遍历有重要的三种方法。这三种方式常被用于访问树的节点,它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同。这三种遍历分别叫做先序遍历(preorder),中序遍历(inorder)和后序遍历(postorder)。我们来给出它们的详细定义,然后举例看看它们的应用。
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
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)
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)
三种遍历结果.jpg
练习: 按照如图树的结构写出三种遍历的顺序:
树练习.png
结果:
先序:a b c d e f g h
中序:b d c e a f h g
后序:d e c b h g f a
思考:哪两种遍历方式能够唯一的确定一颗树???
广度优先遍历(层次遍历)
从树的root开始,从上到下从从左到右遍历整个树的节点
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)
作者:游雨翔
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