树的操作——python

二叉树的最大节点 

在二叉树中寻找值最大的节点并返回。

样例

给出如下一棵二叉树：

     1   /   \ -5     2 / \   /  \0   3 -4  -5 

返回值为 3 的节点。

解析：树的操作，许多都用到了递归思想，这个问题可以分解成，找到左子树的最大节点与右子树的最大节点。不断递归来找即可。

class Solution:    # @param {TreeNode} root the root of binary tree    # @return {TreeNode} the max node        def maxNode(self, root):        # Write your code here        if root == None:            return 0        maxLeft=max(root.val,self.maxNode(root.left))        maxRight=max(root.val,self.maxNode(root.right))        return max(maxLeft,maxRight)

二叉树的中序遍历 

给出一棵二叉树,返回其中序遍历

样例

给出二叉树 {1,#,2,3},

   1    \     2    /   3

返回 [1,3,2].

#Definition of TreeNode:class TreeNode:    def __init__(self, val):        self.val = val        self.left, self.right = None, Noneclass Solution:    """    @param root: The root of binary tree.    @return: Inorder in ArrayList which contains node values.    """    def __init__(self):        self.result = []    def inorderTraversal(self, root):        # write your code here        if root is None:            return []        if root:            self.inorderTraversal(root.left)            self.result.append(root.val)            self.inorderTraversal(root.right)            if len(self.result) == 0:                return []            else:                return self.result

树的广度优先遍历（Python）。

# python写的树的广度优先算法，使用队列这种数据结构。def level_queue(root):    if root is None:        return    my_queue=[]    node=root    my_queue.append(node)    while my_queue:        node=my_queue.pop(0)        print(node.elem)        if node.lchild is not None:            my_queue.append(node.lchild)        if node.rchild is not None:            my_queue.append(node.rchild)

树的深度优先遍历（Python）:

#树的深度优先遍历，使用递归遍历def depth_tree(tree_node):    if tree_node is not None:        print(tree_node._data)        if tree_node._left is not None:            return depth_tree(tree_node._left)        if tree_node._right is not None:            return depth_tree(tree_node._right)