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    面向对象之深度优先和广度优先

    爱喝马黛茶的安东尼爱喝马黛茶的安东尼2019-07-05 10:30:58原创2557

    面向对象深度优先和广度优先是什么?

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    二叉树的两种遍历是数据结构的经典考察题目, 广度遍历考察队列结构, 深度遍历考察递归

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    深度优先

    先序遍历(父, 左子, 右子) 0, 1, 3, 7, 8, 4, 9, 2, 5, 6
    中序遍历(左子, 父, 右子) 7, 3, 8, 1, 9, 4, 0, 5, 2, 6
    后序遍历(左子, 右子, 父) 7, 8, 3, 9, 4, 1, 5, 6, 2, 0

    "深度优先遍历"考察递归, 将子节点为空作为终止递归的条件

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    广度优先

    "广度优先遍历"考察队列的结构, 消除父节点(出队列,顺便打印), 添加子节点(进队列),当队列内元素个数为零, 完成遍历

    添加元素

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    广度优先遍历

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    深度优先

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    Python3 实现

    class Node(object):
        """初始化一个节点,需要为节点设置值"""
        def __init__(self, val):
            self.val = val
            self.left = None
            self.right = None
    class BinaryTree(object):
        """
        创建二叉树,完成
        - 添加元素
        - 广度遍历
        - 深度遍历(先序遍历, 中序遍历, 后序遍历)
        """
        def __init__(self):
            self.root = None
            pass
        # 添加元素
        def addNode(self, val):
            # 创建队列结构存储结点
            nodeStack = [self.root,]
            # 如果根结点为空
            if self.root == None:
                self.root = Node(val)
                print("添加根节点{0}成功!".format(self.root.val))
                return
            while len(nodeStack) > 0:
                # 队列元素出列
                p_node = nodeStack.pop()
                # 如果左子结点为空
                if p_node.left == None:
                    p_node.left = Node(val)
                    print("添加左:{0} ".format(p_node.left.val))
                    return
                # 如果右子节点为空
                if p_node.right == None:
                    p_node.right = Node(val)
                    print("添加右:{0} ".format(p_node.right.val))
                    return
                nodeStack.insert(0, p_node.left)
                nodeStack.insert(0, p_node.right)
        # 广度遍历(中序: 先读父节点,再读左子节点, 右子节点)
        def breadthFirst(self):
            nodeStack = [self.root, ];
            while len(nodeStack) > 0:
                my_node = nodeStack.pop()
                print("-->",my_node.val)
                if my_node.left is not None:
                    nodeStack.insert(0, my_node.left)
                if my_node.right is not None:
                    nodeStack.insert(0, my_node.right)
        # 深度优先(先序遍历)
        def preorder(self, start_node):
            if start_node == None:
                return
            print(start_node.val)
            self.preorder(start_node.left)
            self.preorder(start_node.right)
        # 深度优先(中序遍历)
        def inorder(self, start_node):
            if start_node == None:
                return
            self.inorder(start_node.left)
            print(start_node.val)
            self.inorder(start_node.right)
        # 深度优先(后序遍历)
        def outorder(self, start_node):
            if start_node == None:
                return
            self.outorder(start_node.left)
            self.outorder(start_node.right)
            print(start_node.val)
    def main():
        bt = BinaryTree()
        bt.addNode(0)
        bt.addNode(1)
        bt.addNode(2)
        bt.addNode(3)
        bt.addNode(4)
        bt.addNode(5)
        bt.addNode(6)
        bt.addNode(7)
        bt.addNode(8)
        bt.addNode(9)
        print("广度遍历-->")
        bt.breadthFirst()
        
        print("先序遍历-->")
        bt.preorder(bt.root)
        print("中序遍历-->")
        bt.inorder(bt.root)
        
        print("后序遍历-->")
        bt.outorder(bt.root)
    if __name__ == '__main__':
        main()
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