[剑指offer]python从上到下打印二叉树【面试题9.15】

在python中:

1、二叉树的表示可以用列表，如图这样的一颗二叉树:

可以表示为：

tree=['A',['B',['D',[],[]],['C',['F',[],[]],[]]],[]]

简单理解就是：如果A有两个子节点B和C，表示为tree=['A','B','C']，若A没有子节点，就是tree=['A',[],[]]

2、二叉树的实现：

（1）使用类：

# 二叉树的类实现class BTree(object):#定义类    def __init__(self,item):#定义方法        #__init__类似构造器(是两个下划线)        self.data=item        self.leftChild=None        self.rightChild=None    def insertLeft(self,item):        if self.leftChild==None:            self.leftChild=BTree(item)        else:            t=BTree(item)            t.leftChild=self.leftChild            self.leftChild=t#使用一个交换来实现    def insertRight(self,item):        if self.rightChild==None:            self.rightChild=item        else:            t=BTree(item)            t.rightChild=self.rightChild            self.rightChild=tif __name__=='__main__':    tree=BTree('A')#类实例化    tree.insertRight('A')    print(tree)

3、二叉树各种遍历及打印

层序遍历与先序、中序、后序遍历不同。层序遍历用到了队列，而先、中、后序需要用到栈。

因此，先、中、后序遍历 可以 采用递归方式来实现，而层序遍历则没有递归方式。

#各种遍历：class node(object):    def __init__(self,data=None,left=None,right=None):        self.data=data        self.left=left        self.right=right# tree = Node(1, Node(3, Node(7, Node(0)), Node(6)), Node(2, Node(5), Node(4)))#深度def depth(tree):    if tree==None:        return 0    left,right=depth(tree.left),depth(tree.right)    return max(left,right)+1#定义在类里的#前序遍历#根结点-左结点-右结点def pre_order(tree):    if tree==None:        return    print(tree.data)    pre_order(tree.left)    pre_order(tree.right)#中序遍历#左结点-根结点-右结点def mid_order(tree):    if tree==None:        return    mid_order(tree.left)    print(tree.data)    mid_order(tree.right)#后序遍历#左结点-右结点-根结点def post_order(tree):    if tree==None:        return    post_order(tree.left)    post_order(tree.right)    print(tree.data)#层次遍历def level_order(tree):    if tree==None:        return    ls=[]    ls.append(tree)    while ls:        current=q.pop(0)#根节点        print(current.data)        if current.left!=None:            q.append(current.left)        if current.right!=None:            q.append(current.right)#层次打印def level_print(tree):    if tree==None:        return    q=[]    q.append(tree)    results={}    level=0    current_level_num=1    nextlevelnum=0    d=[]    while q:        current=q.pop(0)        current_level_num-=1        d.append(current.data)        if current.left!=None:            q.append(current.left)            nextlevelnum+=1        if current.right!=None:            q.append(current.right)            nextlevelnum+=1        if current_level_num==0:            current_level_num=nextlevelnum            nextlevelnum=0            results[level]=d            d=[]            level+=1    print(results)if __name__=='__main__':    tree=node('D',node('B',node('A'),node('C')),node('E',right=node('G',node('F'))))    print('前序遍历：')    pre_order(tree)    print('\n')    print('中序遍历：')    mid_order(tree)    print('\n')    print('后序遍历：')    post_order(tree)    print('层次遍历')    level_print(tree)

参考：

http://www.cnblogs.com/linxiyue/p/3570071.html

http://www.cnblogs.com/whb-20160329/p/6663958.html