class TreeNode:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.left = None # 创建一个新的节点是,左孩子即左子树先默认为空
self.right = None # 创建一个新的节点是,右孩子即右子树先默认为空
def creat_binary_tree(input_list=[]):
# 构建二叉树
# param input_list:输入数列
# 当我们在函数中传入的数列不存在或者传入的数列中元素的个数等于0时,表示是一棵空树
# 此时不需要操作,直接返回None即可
if input_list is None or len(input_list) == 0:
return None
# 结点中的数据等于列表中的第一个元素,每次pop出去一个元素,后面的元素会往前走一个位置
# 这样可以保证元素的一次弹出
data = input_list.pop(0)
# 当弹出的元素是None时,表示该节点为空,直接返回None
if data is None:
return None
# 通过刚才定义的TreeNode类新建node
node = TreeNode(data)
# node的左孩子等于弹出的结点,即input_list.pop(0)弹出的元素
node.left = creat_binary_tree(input_list)
# node的右孩子等于弹出的结点,即input_list.pop(0)弹出的元素
node.right = creat_binary_tree(input_list)
# 返回node结点
return node
def pre_order_traversal(node):
# 前序遍历
# param node:二叉树节点
# 当node为空表示为一棵空树,不需要进行前序遍历直接返回即可
if node is None:
return
# 此时node不为空,直接打印node的data域
print(node.data)
# 递归的先序遍历node的左孩子
pre_order_traversal(node.left)
# 递归的先序遍历node的左孩子
pre_order_traversal(node.right)
return node
def in_order_traversal(node):
# 中序遍历
# param node:二叉树节点
if node is None:
return
# 递归的中序遍历node的左孩子
in_order_traversal(node.left)
# 打印节点的值
print(node.data)
# 递归的中序遍历node的左孩子
in_order_traversal(node.right)
return node
def post_order_traversal(node):
# 后序遍历
# param node:二叉树节点
if node is None:
return
# 递归的后序遍历node的左孩子
post_order_traversal(node.left)
# 递归的后序遍历node的左孩子
post_order_traversal(node.right)
# 打印节点的值
print(node.data)
return node
# 手动创建一棵树所对应的列表,这个列表的值的顺序是这棵树的前序遍历顺序排列
my_input_list = list([3,2,9,None,None,10,None,None,8,None,4])
# 创建一棵树的根节点
root = creat_binary_tree(my_input_list)
# 前序遍历
print("前序遍历序列为:")
# 中序遍历
pre_order_traversal(root)
print("中序遍历序列为:")
in_order_traversal(root)
# 后序遍历
print("后序遍历序列为:")
post_order_traversal(root)
这三种遍历方式的区别,仅仅是输出的执行位置不同,前序遍历序列输出在前,中序遍历序列输出在中间,后序遍历序列输出在最后。
代码中值得注意的一点是二叉树的构建。二叉树的构建方法有很多,这里我们是通过把一个线性的链表转化成非线性的二叉树,链表结点的顺序恰恰是二叉树的前序遍历的顺序。链表中的空值,代表二叉树节点的左孩子或右孩子为空的情况。这棵树如下图所示