本篇文章给大家分享的是有关Python中有关树的使用方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

树的存储、表示与遍历

树的存储与表示

顺序存储:将数据结构存储在固定的数组中,然在遍历速度上有一定的优势,但因所占空间比较大,是非主流二叉树。二叉树通常以链式存储。

某个节点为空是用0表示。

节点的结构：

二叉树的建立

classNode(object):"""二叉树节点的封装"""def__init__(self,element=None,lchild=None,rchild=None):self.element=elementself.lchild=lchildself.rchild=rchildclassTree(object):"""二叉树的封装"""def__init__(self,root=None):self.root=rootdef__add__(self,element):#插入节点的封装node=Node(element)#1.判断是否为空，则对根结点进行赋值ifnotself.root:self.root=node#2.如果存在跟结点，将根结点放入队列else:queue=[]#将根结点放入队列中queue.append(self.root)#对队列中的所有节点进行遍历#这里的循环每次都是从根结点往下循环的whilequeue:#3.弹出队列中的第一个元素(第一次弹出的为根节点，然后是根的左节点，根的右节点，依次类推)cur=queue.pop(0)ifnotcur.lchild:cur.lchild=nodereturnelifnotcur.rchild:cur.rchild=nodereturnelse:#左右子树都存在就将左右子树添加到队列中去queue.append(cur.lchild)queue.append(cur.rchild)

二叉树的遍历

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)

广度优先遍历（层次遍历）

遍历结果为1，2，3，4，5，6，7

defbreadth_travel(self):"""利用队列实现树的层次遍历"""ifself.root==None:return#将二叉树的节点依次放入队列中，通过访问队列的形式实现树的遍历queue=[]queue.append(self.root)whilequeue:node=queue.pop(0)print(node.element,end=',')ifnode.lchild!=None:queue.append(node.lchild)ifnode.rchild!=None:queue.append(node.rchild)print()

深度优先遍历

深度优先遍历有三种方式：

先序遍历（根->左->右）：先访问根结点，再先序遍历左子树，最后再先序遍历右子树，

中序遍历（左->根->右）：先中序遍历左子树，然后再访问根结点，最后再中序遍历右子树，

后序遍历（左->右->根）：先后序遍历左子树，然后再后序遍历右子树，最后再访问根结点。

先序遍历： 1 2 4 5 3 6 7

中序遍历： 4 2 5 1 6 3 7

后序遍历： 4 5 2 6 7 3 1

递归实现先序遍历

#深度优先遍历：先序遍历---根左右defpreorder(self,root):"""递归实现先序遍历"""ifnotroot:returnprint(root.element,end=',')self.preorder(root.lchild)self.preorder(root.rchild)

递归实现中序遍历

#深度优先遍历：中序遍历---左根右definorder(self,root):"""递归实现中序遍历"""ifnotroot:returnself.inorder(root.lchild)print(root.element,end=',')self.inorder(root.rchild)

递归实现后序遍历

#深度优先遍历：后序遍历---左右根defpostorder(self,root):"""递归实现后序遍历"""ifnotroot:returnself.postorder(root.lchild)self.postorder(root.rchild)print(root.element,end=',')

测试代码：

if__name__=='__main__':binaryTree=Tree()foriinrange(7):binaryTree.__add__(i+1)#广度优先遍历print("广度优先：")binaryTree.breadth_travel()#深度优先，先序遍历root=binaryTree.rootbinaryTree.preorder(root)print('深度优先--先序遍历')binaryTree.inorder(root)print('深度优先--中序遍历')binaryTree.postorder(root)print('深度优先--后序遍历')

广度优先：1,2,3,4,5,6,7,1,2,4,5,3,6,7,深度优先--先序遍历4,2,5,1,6,3,7,深度优先--中序遍历4,5,2,6,7,3,1,深度优先--后序遍历

和我们预期的结果完全相同。

以上就是Python中有关树的使用方法，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。