本文实例讲述了Python实现二叉树及遍历方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

介绍：

树是数据结构中非常重要的一种，主要的用途是用来提高查找效率，对于要重复查找的情况效果更佳，如二叉排序树、FP-树。另外可以用来提高编码效率，如哈弗曼树。

代码：

用Python实现树的构造和几种遍历算法，虽然不难，不过还是把代码作了一下整理总结。实现功能：

① 树的构造
② 递归实现先序遍历、中序遍历、后序遍历
③ 堆栈实现先序遍历、中序遍历、后序遍历
④ 队列实现层次遍历

#coding=utf-8
class Node(object):
  """节点类"""
  def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None):
    self.elem = elem
    self.lchild = lchild
    self.rchild = rchild
class Tree(object):
  """树类"""
  def __init__(self):
    self.root = Node()
    self.myQueue = []
  def add(self, elem):
    """为树添加节点"""
    node = Node(elem)
    if self.root.elem == -1: # 如果树是空的，则对根节点赋值
      self.root = node
      self.myQueue.append(self.root)
    else:
      treeNode = self.myQueue[0] # 此结点的子树还没有齐。
      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) # 如果该结点存在右子树，将此结点丢弃。
  def front_digui(self, root):
    """利用递归实现树的先序遍历"""
    if root == None:
      return
    print root.elem,
    self.front_digui(root.lchild)
    self.front_digui(root.rchild)
  def middle_digui(self, root):
    """利用递归实现树的中序遍历"""
    if root == None:
      return
    self.middle_digui(root.lchild)
    print root.elem,
    self.middle_digui(root.rchild)
  def later_digui(self, root):
    """利用递归实现树的后序遍历"""
    if root == None:
      return
    self.later_digui(root.lchild)
    self.later_digui(root.rchild)
    print root.elem,
  def front_stack(self, root):
    """利用堆栈实现树的先序遍历"""
    if root == None:
      return
    myStack = []
    node = root
    while node or myStack:
      while node:           #从根节点开始，一直找它的左子树
        print node.elem,
        myStack.append(node)
        node = node.lchild
      node = myStack.pop()      #while结束表示当前节点node为空，即前一个节点没有左子树了
      node = node.rchild         #开始查看它的右子树
  def middle_stack(self, root):
    """利用堆栈实现树的中序遍历"""
    if root == None:
      return
    myStack = []
    node = root
    while node or myStack:
      while node:           #从根节点开始，一直找它的左子树
        myStack.append(node)
        node = node.lchild
      node = myStack.pop()      #while结束表示当前节点node为空，即前一个节点没有左子树了
      print node.elem,
      node = node.rchild         #开始查看它的右子树
  def later_stack(self, root):
    """利用堆栈实现树的后序遍历"""
    if root == None:
      return
    myStack1 = []
    myStack2 = []
    node = root
    myStack1.append(node)
    while myStack1:          #这个while循环的功能是找出后序遍历的逆序，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:             #将myStack2中的元素出栈，即为后序遍历次序
      print myStack2.pop().elem,
  def level_queue(self, root):
    """利用队列实现树的层次遍历"""
    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__':
  """主函数"""
  elems = range(10)      #生成十个数据作为树节点
  tree = Tree()     #新建一个树对象
  for elem in elems:
    tree.add(elem)      #逐个添加树的节点
  print '队列实现层次遍历:'
  tree.level_queue(tree.root)
  print '\n\n递归实现先序遍历:'
  tree.front_digui(tree.root)
  print '\n递归实现中序遍历:'
  tree.middle_digui(tree.root)
  print '\n递归实现后序遍历:'
  tree.later_digui(tree.root)
  print '\n\n堆栈实现先序遍历:'
  tree.front_stack(tree.root)
  print '\n堆栈实现中序遍历:'
  tree.middle_stack(tree.root)
  print '\n堆栈实现后序遍历:'
  tree.later_stack(tree.root)

总结：

树的遍历主要有两种，一种是深度优先遍历，像前序、中序、后序；另一种是广度优先遍历，像层次遍历。在树结构中两者的区别还不是非常明显，但从树扩展到有向图，到无向图的时候，深度优先搜索和广度优先搜索的效率和作用还是有很大不同的。

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。

我印象中是有递归构造树的方法，却一直想不出该怎么构造。后来仔细想了一下，递归思想有点类似深度优先算法，而树的构造应该是广度优先的。如果用递归的话一定要有个终止条件，例如规定树深等。不然构造出来的树会偏向左单子树或者右单子树。所以一般树的构造还是应该用队列比较好。

以上说的不够严谨，有错误之处，欢迎指正！

更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

# Python  # 二叉树  # 遍历  # python数据结构之二叉树的遍历实例  # Python利用前序和中序遍历结果重建二叉树的方法  # python二叉树遍历的实现方法  # Python实现二叉树结构与进行二叉树遍历的方法详解  # python实现的二叉树定义与遍历算法实例  # Python实现输入二叉树的先序和中序遍历  # 再输出后序遍历操作示例  # Python实现二叉树的常见遍历操作总结【7种方法】  # Python实现二叉树前序、中序、后序及层次遍历示例代码  # python先序遍历二叉树问题  # python创建与遍历二叉树的方法实例  # 递归  # 子树  # 是有  # 数据结构  # 为空  # 进阶  # 操作技巧  # 还没有  # 有个  # 相关内容  # 不出  # 之处  # 作了  # 给大家  # 比较好  # 想了  # 几种  # 非常重要  # 将此 

相关栏目： 【 网站优化151355 】 【 网络推广146373 】 【 网络技术251813 】 【 AI营销90571 】

相关推荐： 如何在橙子建站上传落地页？操作指南详解  Laravel怎么使用artisan命令缓存配置和视图  小视频制作网站有哪些,有什么看国内小视频的网站，求推荐？  java ZXing生成二维码及条码实例分享  如何在IIS管理器中快速创建并配置网站？  齐河建站公司：营销型网站建设与SEO优化双核驱动策略  大连 网站制作,大连天途有线官网？  Laravel如何设置定时任务（Cron Job）_Laravel调度器与任务计划配置  Laravel如何实现数据导出到PDF_Laravel使用snappy生成网页快照PDF【方案】  mc皮肤壁纸制作器,苹果平板怎么设置自己想要的壁纸我的世界？  Laravel怎么导出Excel文件_Laravel Excel插件使用教程  Laravel如何连接多个数据库_Laravel多数据库连接配置与切换教程  laravel怎么为应用开启和关闭维护模式_laravel应用维护模式开启与关闭方法  小米17系列还有一款新机？主打6.9英寸大直屏和旗舰级影像  如何用腾讯建站主机快速创建免费网站？  高端建站如何打造兼具美学与转化的品牌官网？  Laravel如何保护应用免受CSRF攻击？（原理和示例）  如何快速打造个性化非模板自助建站？  软银砸40亿美元收购DigitalBridge 强化AI资料中心布局  如何快速查询网址的建站时间与历史轨迹？  Laravel怎么实现一对多关联查询_Laravel Eloquent模型关系定义与预加载【实战】  html如何与html链接_实现多个HTML页面互相链接【互相】  详解阿里云nginx服务器多站点的配置  laravel怎么用DB facade执行原生SQL查询_laravel DB facade原生SQL执行方法  胶州企业网站制作公司,青岛石头网络科技有限公司怎么样？  Laravel中DTO是什么概念_在Laravel项目中使用数据传输对象(DTO)  如何用狗爹虚拟主机快速搭建网站？  Laravel如何实现用户注册和登录？（Auth脚手架指南）  Laravel如何处理CORS跨域问题_Laravel项目CORS配置与解决方案  Laravel定时任务怎么设置_Laravel Crontab调度器配置  韩国网站服务器搭建指南：VPS选购、域名解析与DNS配置推荐  公司网站制作需要多少钱,找人做公司网站需要多少钱？  简单实现jsp分页  利用JavaScript实现拖拽改变元素大小  如何选择PHP开源工具快速搭建网站？  C#如何调用原生C++ COM对象详解  详解vue.js组件化开发实践  nodejs redis 发布订阅机制封装实现方法及实例代码  Laravel数据库迁移怎么用_Laravel Migration管理数据库结构的正确姿势  如何在浏览器中启用Flash_2025年继续使用Flash Player的方法【过时】  深圳网站制作培训,深圳哪些招聘网站比较好？  高防服务器租用如何选择配置与防御等级？  如何用AWS免费套餐快速搭建高效网站？  Laravel怎么生成URL_Laravel路由命名与URL生成函数详解  如何快速生成ASP一键建站模板并优化安全性？  什么是javascript作用域_全局和局部作用域有什么区别？  Laravel如何实现一对一模型关联？（Eloquent示例）  Laravel如何创建自定义Facades？（详细步骤）  php结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例  高防服务器如何保障网站安全无虞？