Python 实现二叉树的各种遍历

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发布于: 2020 年 07 月 08 日
假设有这么一个二叉树如下：
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根据上述的二叉树，可以计算到：
前序遍历结果：1, 2, 4, 5, 8, 9, 11, 3, 6, 7, 10
中序遍历结果：4, 2, 8, 5, 11, 9, 1, 6, 3, 10, 7
后序遍历结果：4, 8, 11, 9, 5, 2, 6, 10, 7, 3, 1
二叉树的类实现
class Node(object):
    def init(self, value=None, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right
if name == "main":
    tree = Node(1, Node(2, Node(4),
                           Node(5, Node(8),
                                   Node(9, left=Node(11)))),
                   Node(3, Node(6),
                           Node(7, left=Node(10))))
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深度优先遍历递归实现
# 前序遍历（递归）
def pre_deep_func(root):
    if root is None:
        return
    print(root.value, end = ' ')  # print 放到下一行 就是中序遍历，放到最后 就是后序遍历
    pre_deep_func(root.left)
    pre_deep_func(root.right)
    
# 前序遍历 生成器
def pre_deep_func(treeNode):
    if treeNode:
        yield treeNode.value # 同上，调整该行的位置，就实现各种遍历
        yield from mid_level(treeNode.left)
        yield from mid_level(treeNode.right)
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非递归实现前序遍历根据已有的认识，此函数需要一个栈，保存树尚未访问过的部分信息。对于前序遍历也会有不同的实现方法，下面考虑一种方法，即：
由于采取先序遍历，遇到结点就应该访问，下一步就应该沿着树的坐分支下行
但结点的右分支（右子树）还没有访问，因此需要记录，将右子结点入栈。
遇到空树时回溯，取出栈中保存的一个右分支，像一颗二叉树一样遍历它。
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## 方法一 常规打印
def preorder_nonrec(root):
    s = []
    while s or root:
        while root:  # 沿左分支下行
            print(root.value, end = ' ')  # 先处理根数据
            s.append(root.right)          # 右分支入栈
            root = root.left
        root = s.pop()                    #  遇到空树，回溯
## 方法二 通过生成器函数遍历
def preorder_elements(root):
    s = []
    while s or root:
        while root:
            s.append(root.right)
            yield root.value
            root = root.left
        root = s.pop()
## 方法三
# 前序遍历（根左右）:模拟压栈过程
# 入栈之前读（根、左），这样出栈时再读右（也是右结点子节点们的根）
def pre_deep_func2(root):
    a = []
    while a or root:
        while root:
            print(root.value, end = ' ')
            a.append(root)  ## 根入栈
            root = root.left
        h = a.pop()
        root = h.right
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非递归算法的一个价值是把算法过程完整的暴露出来，便于进行细致的分析。
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时间复杂度：在非递归的算法中，因为在执行的过程中访问每个结点一次，一部分子树(所有右子树，方法一、二)被压入和弹出各一次(栈操作是O(1)时间)，所以整个遍历过程需要的时间复杂度为O(n)。
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空间复杂度：这里的关键因素是遍历中栈可能达到的最大深度（栈中元素的最大深度个数），而栈的最大深度由被遍历的二叉树的高度决定。由于二叉树的高度可能达到O(n)，所以在最坏情况下，算法的空间复杂度为O(n)，n个结点的二叉树的平均高度为O(log n)，所以非递归前序遍历的平均空间复杂度为O(log n)。
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在一些情况下，修改实现方法也可能降低空间的开销。对于上面函数，修改其定义，只把非空的右子树进栈，在很多情况下能减小一些空间开销。
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其他非递归的遍历算法，包括中序遍历和后续遍历算法以及层次遍历算法，都可以直接了当的修改成迭代器。但是递归算法不可以。
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中序遍历
# 中序遍历（左根右）:模拟压栈过程
# 出栈之后读（左、根），这样出栈后指针变更再读右
def mid_deep_func2(root):
    a = []
    while a or root:
        while root:
            a.append(root)
            root = root.left
        h = a.pop()
        print h.value
        root = h.right
后序遍历
# 后序遍历（左右根）:模拟逆序(根右左)存入数组b，然后再数组b逆序输出
# (根右左)与(根左右)类似，入栈a前读（根、右），出栈后指针变更再读左
## 方法 1
def after_deep_func2(root):
    a = []
    b = []
    while a or root:
        while root:
            b.append(root.value)
            a.append(root.left)
            root = root.right
        root = a.pop()
    print(b[::-1])
## 方法2
def after_deep_func2(root):
    a = []
    b = []
    while a or root:
        while root:
            b.append(root.value)
            a.append(root)
            root = root.right
        h = a.pop()
        root = h.left
    print b[::-1]
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广度优先遍历
## 方法1
ans = [tree.value]
queue = [tree]
while queue:
    next_layer = []
    for node in queue:
        if node.left: next_layer.append(node.left)
        if node.right: next_layer.append(node.right)
    queue = next_layer
    for node in next_layer:
        ans.append(node.value)
print(ans)
## 方法2
def level_func(root):
    a = []
    a.append(root)
    while a:
        head = a.pop(0)
        print head.value
        if head.left:
            a.append(head.left)
        if head.right:
            a.append(head.right)
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