python二叉树学习分享

介绍：树形结构是应用相当广泛的一种非线性结构，建立与应用大多使用链表来处理，当然也可用连续的列表来实现

常见概念：

　　满二叉树：如果树高位H，树的结点总数为2*H-1，H>=0,称为满二叉树

　　完全二叉树：高度为H，节点数小于2*H-1，但节点的编号方式与满二叉树一致

　　斜二叉树：当一个二叉树完全没有左节点或者右节点的时候，称为左斜二叉树或者右斜二叉树

　　严格二叉树：每一个非终端的节点均有非空的左右子树

1.用数组实现二叉树

　　规则：左子树的节点索引值是父节点索引值乘2

　　　　右子树的节点索引值是父节点索引值乘2加1

　　　　每一个树根的值大于左子树值小于友子树值　　

　　创建函数：　　　　　　

def Betree(betree,data,length):
    for i in range(1,length):
        level = 1
        while betree[level] != 0:
            if betree[level] > data[i]:
                level = level*2
            else:
                level = level*2+1
        betree[level] = data[i]
    return betree

2.链表实现二叉树

　　有点：节点的增加和删除容易实现，缺点：很难找到父节点

class tree:
    def __init__(self):
        self.data=0
        self.left=None
        self.right=Nonedef creat_tree(root,val):　　newnode=tree()　　newnode.data=val　　newnode.left=None　　newnode.right=None　　if root==None:　　　　root=newnode　　　　return root　　else:　　　　current=root　　　　while current != None:　　　　　　backup = current　　　　　　if current.data > val:　　　　　　　　current=current.left　　　　　　else:　　　　　　　　current=current.right　　　　if backup.data > val:　　　　　　backup.left = newnode　　　　else:　　　　　　backup.right = newnode

3.二叉树遍历

　　三种遍历方法：

#中序遍历
def inorder(ptr):
    if ptr != None:
        inorder(ptr.left)
        print("%4d"%ptr.data,end="")
        inorder(ptr.right)
print()

#后序遍历
def postorder(ptr):
    if ptr != None:
        postorder(ptr.left)
        postorder(ptr.right)
        print("%4d"%ptr.data,end="")
print()

#前序遍历
def preorder(ptr):
    if ptr != None:
        print("%4d"%ptr.data,end="")
        preorder(ptr.left)
        preorder(ptr.right)

4.二叉树节点查找

原则：从树根出发进行比较，如果小于树根，左子树查找，大于树根，右子树查找，找到要查找的值

def search(ptr,val):
    while True:
        if ptr == None:
            return None
        if ptr.data == val:
            return ptr
        else:
            if ptr.data > val:
                ptr = ptr.left
            else:
                ptr = ptr.right

5.二叉树节点的删除

a.删除的节点位叶子，只需将与其相连的父节点指向None

b.删除节点只有一棵子树，将其子树移到该节点的父节点指向

c.删除节点有左右两个子树，将左右子树中值较大的子树移到该结点处

来源：https://www.cnblogs.com/wxw9280/p/12552000.html

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