python 将有序数组转换为二叉树的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

题目:将[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]存储到二叉树,原数组有序,转换为二叉排序树。

二叉排序树的特点:当前节点的左子树上的所有节点都小于该节点,右子树上的所有节点都小于该节点。

二叉排序也称为二叉查找树。

我的实现思路:

取有序数组的中间节点作为根节点,将数组分为左右两个部分,对左右两个子数组做相同的操作,递归的实现。

图示:

1

2

3

代码实现:

def array_to_bitree(array):
  #判断arr是否为空
  if len(array)==0:
    return BiTNode(array[0])
  mid=len(array)//2 # 有序数组的中间元素的下标
  #print(mid)
  #start=0 # 数组第一个元素的下标
  #end=-1 # 数组最后一个元素的下标
  if len(array)>0:
    #将中间元素作为二叉树的根
    root=BiTNode(array[mid])
    #如果左边的元素个数不为零,则递归调用函数,生成左子树
    if len(array[:mid])>0:
      root.left_child = arrayToBiTree(array[:mid])
    #如果右边的元素个数不为零,则递归调用函数,生成左子树
    if len(array[mid+1:])>0:
      root.right_child = arrayToBiTree(array[mid+1:])
  return root

我们调用前面写的三种遍历方法看一看,我们构造的树是否正确:

#将[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]存储到二叉树
if __name__ == '__main__':
  #先构造一个有序数组、链表
  arr=[]
  for i in range(10):
    arr.append(i)
  print(arr)
  #调用函数
  BT=arrayToBiTree(arr)
  #前序遍历二叉树
  print("前序")
  print_tree_pre_order(BT)
  # 中序遍历二叉树
  print("中序")
  print_tree_mid_order(BT)
  # 后序遍历二叉树
  print("后序")
  print_tree_after_order(BT)

输出:

根据这三种遍历结果可以判断出二叉树的结构,结果和前面的是一样的,代码如下:

#定义二叉树结点类型
class BiTNode:
  """docstring for BiTNode"""
  def __init__(self,arg):
    self.data = arg
    self.left_child = None
    self.right_child = None

#前序遍历
def print_tree_pre_order(root):
  #先判断二叉树是否为空
  #if root.left_child is None and root.right_child is None:
  if root is None:
    return root
  #先根
  print(root.data)
  #再左
  if root.left_child is not None:
    print_tree_pre_order(root.left_child)
  #再右
  if root.right_child is not None:
    print_tree_pre_order(root.right_child)

#中序遍历二叉树
def print_tree_mid_order(root):

  #先判断二叉树是否为空,当左右节点都为空时
  if root is None:
    return
  #中序遍历 左根右
  #遍历左子树
  if root.left_child is not None:
    print_tree_mid_order(root.left_child)
  #遍历根节点
  print(root.data)
  #遍历右子树
  if root.right_child is not None:
    print_tree_mid_order(root.right_child)

#后序遍历
def print_tree_after_order(root):
  #先判断二叉树是否为空
  if root is None:
    return root
  #再左
  if root.left_child is not None:
    print_tree_after_order(root.left_child)
  #再右
  if root.right_child is not None:
    print_tree_after_order(root.right_child)
  #先根
  print(root.data)

def array_to_bitree(array):
  #判断arr是否为空
  if len(array)==0:
    return BiTNode(array[0])
  mid=len(array)//2 # 有序数组的中间元素的下标
  #print(mid)
  #start=0 # 数组第一个元素的下标
  #end=-1 # 数组最后一个元素的下标
  if len(array)>0:
    #将中间元素作为二叉树的根
    root=BiTNode(array[mid])
    #如果左边的元素个数不为零,则递归调用函数,生成左子树
    if len(array[:mid])>0:
      root.left_child = array_to_bitree(array[:mid])
    #如果右边的元素个数不为零,则递归调用函数,生成左子树
    if len(array[mid+1:])>0:
      root.right_child = array_to_bitree(array[mid+1:])
  return root


    

#将[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]存储到二叉树
if __name__ == '__main__':
  #先构造一个有序数组、链表
  arr=[]
  for i in range(9):
    arr.append(i)
  print(arr)
  #调用函数
  BT=array_to_bitree(arr)
  #前序遍历二叉树
  print("前序")
  print_tree_pre_order(BT)
  # 中序遍历二叉树
  print("中序")
  print_tree_mid_order(BT)
  # 后序遍历二叉树
  print("后序")
  print_tree_after_order(BT)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

异步任务队列Celery在Django中的使用方法

异步任务队列Celery在Django中的使用方法

前段时间在Django Web平台开发中,碰到一些请求执行的任务时间较长(几分钟),为了加快用户的响应时间,因此决定采用异步任务的方式在后台执行这些任务。在同事的指引下接触了Celery...

python实现TF-IDF算法解析

python实现TF-IDF算法解析

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。 同样,理论我这里不再赘述,因为和阮一峰大神...

使用Python对MySQL数据操作

本文介绍Python3使用PyMySQL连接数据库,并实现简单的增删改查。 什么是PyMySQL? PyMySQL是Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python...

python交易记录整合交易类详解

python交易记录整合交易类详解

接着上一篇,这里继续整合交易类。 import datetime #交易类,后期需要整合公钥,私钥 class Transaction: #payer 付款方,receiver收...

Python深入学习之对象的属性

Python一切皆对象(object),每个对象都可能有多个属性(attribute)。Python的属性有一套统一的管理方案。 属性的__dict__系统 对象的属性可能来自于其类定义...