Какая лучшая структура данных может использоваться для реализации двоичного дерева в Python?
Как реализовать двоичное дерево?
Ответ 1
Вот моя простая рекурсивная реализация двоичного дерева.
#!/usr/bin/python
class Node:
def __init__(self, val):
self.l = None
self.r = None
self.v = val
class Tree:
def __init__(self):
self.root = None
def getRoot(self):
return self.root
def add(self, val):
if(self.root == None):
self.root = Node(val)
else:
self._add(val, self.root)
def _add(self, val, node):
if(val < node.v):
if(node.l != None):
self._add(val, node.l)
else:
node.l = Node(val)
else:
if(node.r != None):
self._add(val, node.r)
else:
node.r = Node(val)
def find(self, val):
if(self.root != None):
return self._find(val, self.root)
else:
return None
def _find(self, val, node):
if(val == node.v):
return node
elif(val < node.v and node.l != None):
self._find(val, node.l)
elif(val > node.v and node.r != None):
self._find(val, node.r)
def deleteTree(self):
# garbage collector will do this for us.
self.root = None
def printTree(self):
if(self.root != None):
self._printTree(self.root)
def _printTree(self, node):
if(node != None):
self._printTree(node.l)
print str(node.v) + ' '
self._printTree(node.r)
# 3
# 0 4
# 2 8
tree = Tree()
tree.add(3)
tree.add(4)
tree.add(0)
tree.add(8)
tree.add(2)
tree.printTree()
print (tree.find(3)).v
print tree.find(10)
tree.deleteTree()
tree.printTree()
Ответ 2
# simple binary tree
# in this implementation, a node is inserted between an existing node and the root
class BinaryTree():
def __init__(self,rootid):
self.left = None
self.right = None
self.rootid = rootid
def getLeftChild(self):
return self.left
def getRightChild(self):
return self.right
def setNodeValue(self,value):
self.rootid = value
def getNodeValue(self):
return self.rootid
def insertRight(self,newNode):
if self.right == None:
self.right = BinaryTree(newNode)
else:
tree = BinaryTree(newNode)
tree.right = self.right
self.right = tree
def insertLeft(self,newNode):
if self.left == None:
self.left = BinaryTree(newNode)
else:
tree = BinaryTree(newNode)
tree.left = self.left
self.left = tree
def printTree(tree):
if tree != None:
printTree(tree.getLeftChild())
print(tree.getNodeValue())
printTree(tree.getRightChild())
# test tree
def testTree():
myTree = BinaryTree("Maud")
myTree.insertLeft("Bob")
myTree.insertRight("Tony")
myTree.insertRight("Steven")
printTree(myTree)
Подробнее об этом здесь: -Это очень простая реализация двоичного дерева.
Это - хороший учебник с вопросами между
Ответ 3
Простая реализация BST в Python
class TreeNode:
def __init__(self, value):
self.left = None
self.right = None
self.data = value
class Tree:
def __init__(self):
self.root = None
def addNode(self, node, value):
if(node==None):
self.root = TreeNode(value)
else:
if(value<node.data):
if(node.left==None):
node.left = TreeNode(value)
else:
self.addNode(node.left, value)
else:
if(node.right==None):
node.right = TreeNode(value)
else:
self.addNode(node.right, value)
def printInorder(self, node):
if(node!=None):
self.printInorder(node.left)
print(node.data)
self.printInorder(node.right)
def main():
testTree = Tree()
testTree.addNode(testTree.root, 200)
testTree.addNode(testTree.root, 300)
testTree.addNode(testTree.root, 100)
testTree.addNode(testTree.root, 30)
testTree.printInorder(testTree.root)
Ответ 4
Очень быстрый и грязный способ реализации двоичного дерева с использованием списков. Не самый эффективный и не слишком хорошо справляется с нулевыми значениями. Но это очень прозрачно (по крайней мере для меня)
def _add(node, v):
new = [v, [], []]
if node:
left, right = node[1:]
if not left:
left.extend(new)
elif not right:
right.extend(new)
else:
_add(left, v)
else:
node.extend(new)
def binary_tree(s):
root = []
for e in s:
_add(root, e)
return root
def traverse(n, order):
if n:
v = n[0]
if order == 'pre':
yield v
for left in traverse(n[1], order):
yield left
if order == 'in':
yield v
for right in traverse(n[2], order):
yield right
if order == 'post':
yield v
Построение дерева из итерируемого:
>>> tree = binary_tree('A B C D E'.split())
>>> print tree
['A', ['B', ['D', [], []], ['E', [], []]], ['C', [], []]]
Обход дерева:
>>> list(traverse(tree, 'pre')), list(traverse(tree, 'in')), list(traverse(tree, 'post'))
(['A', 'B', 'D', 'E', 'C'],
['D', 'B', 'E', 'A', 'C'],
['D', 'E', 'B', 'C', 'A'])
Ответ 5
Я не могу не заметить, что большинство ответов здесь реализуют бинарное дерево поиска. Двоичное дерево поиска! = Двоичное дерево.
-
Двоичное дерево поиска обладает очень специфическим свойством: для любого узла X ключ X больше ключа любого потомка его левого потомка и меньше ключа любого потомка его правого потомка.
-
Двоичное дерево не накладывает таких ограничений. Двоичное дерево - это просто структура данных с ключевым элементом и двумя дочерними элементами, скажем, "левый" и "правый".
-
Дерево - это еще более общий случай двоичного дерева, где каждый узел может иметь произвольное число дочерних элементов. Как правило, каждый узел имеет элемент 'children', который имеет тип list/array.
Теперь, чтобы ответить на вопрос OP, я включаю полную реализацию двоичного дерева в Python. Базовая структура данных, хранящая каждый BinaryTreeNode, представляет собой словарь, учитывая, что он предлагает оптимальный O (1) поиск. Я также реализовал обход в глубину и в ширину. Это очень распространенные операции, выполняемые на деревьях.
from collections import deque
class BinaryTreeNode:
def __init__(self, key, left=None, right=None):
self.key = key
self.left = left
self.right = right
def __repr__(self):
return "%s l: (%s) r: (%s)" % (self.key, self.left, self.right)
def __eq__(self, other):
if self.key == other.key and \
self.right == other.right and \
self.left == other.left:
return True
else:
return False
class BinaryTree:
def __init__(self, root_key=None):
# maps from BinaryTreeNode key to BinaryTreeNode instance.
# Thus, BinaryTreeNode keys must be unique.
self.nodes = {}
if root_key is not None:
# create a root BinaryTreeNode
self.root = BinaryTreeNode(root_key)
self.nodes[root_key] = self.root
def add(self, key, left_key=None, right_key=None):
if key not in self.nodes:
# BinaryTreeNode with given key does not exist, create it
self.nodes[key] = BinaryTreeNode(key)
# invariant: self.nodes[key] exists
# handle left child
if left_key is None:
self.nodes[key].left = None
else:
if left_key not in self.nodes:
self.nodes[left_key] = BinaryTreeNode(left_key)
# invariant: self.nodes[left_key] exists
self.nodes[key].left = self.nodes[left_key]
# handle right child
if right_key == None:
self.nodes[key].right = None
else:
if right_key not in self.nodes:
self.nodes[right_key] = BinaryTreeNode(right_key)
# invariant: self.nodes[right_key] exists
self.nodes[key].right = self.nodes[right_key]
def remove(self, key):
if key not in self.nodes:
raise ValueError('%s not in tree' % key)
# remove key from the list of nodes
del self.nodes[key]
# if node removed is left/right child, update parent node
for k in self.nodes:
if self.nodes[k].left and self.nodes[k].left.key == key:
self.nodes[k].left = None
if self.nodes[k].right and self.nodes[k].right.key == key:
self.nodes[k].right = None
return True
def _height(self, node):
if node is None:
return 0
else:
return 1 + max(self._height(node.left), self._height(node.right))
def height(self):
return self._height(self.root)
def size(self):
return len(self.nodes)
def __repr__(self):
return str(self.traverse_inorder(self.root))
def bfs(self, node):
if not node or node not in self.nodes:
return
reachable = []
q = deque()
# add starting node to queue
q.append(node)
while len(q):
visit = q.popleft()
# add currently visited BinaryTreeNode to list
reachable.append(visit)
# add left/right children as needed
if visit.left:
q.append(visit.left)
if visit.right:
q.append(visit.right)
return reachable
# visit left child, root, then right child
def traverse_inorder(self, node, reachable=None):
if not node or node.key not in self.nodes:
return
if reachable is None:
reachable = []
self.traverse_inorder(node.left, reachable)
reachable.append(node.key)
self.traverse_inorder(node.right, reachable)
return reachable
# visit left and right children, then root
# root of tree is always last to be visited
def traverse_postorder(self, node, reachable=None):
if not node or node.key not in self.nodes:
return
if reachable is None:
reachable = []
self.traverse_postorder(node.left, reachable)
self.traverse_postorder(node.right, reachable)
reachable.append(node.key)
return reachable
# visit root, left, then right children
# root is always visited first
def traverse_preorder(self, node, reachable=None):
if not node or node.key not in self.nodes:
return
if reachable is None:
reachable = []
reachable.append(node.key)
self.traverse_preorder(node.left, reachable)
self.traverse_preorder(node.right, reachable)
return reachable
Ответ 6
вам не нужно иметь два класса
class Tree:
val = None
left = None
right = None
def __init__(self, val):
self.val = val
def insert(self, val):
if self.val is not None:
if val < self.val:
if self.left is not None:
self.left.insert(val)
else:
self.left = Tree(val)
elif val > self.val:
if self.right is not None:
self.right.insert(val)
else:
self.right = Tree(val)
else:
return
else:
self.val = val
print("new node added")
def showTree(self):
if self.left is not None:
self.left.showTree()
print(self.val, end = ' ')
if self.right is not None:
self.right.showTree()
Ответ 7
Чуть больше "Pythonic"?
class Node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left = None
self.right = None
def __repr__(self):
return str(self.value)
class BST:
def __init__(self):
self.root = None
def __repr__(self):
self.sorted = []
self.get_inorder(self.root)
return str(self.sorted)
def get_inorder(self, node):
if node:
self.get_inorder(node.left)
self.sorted.append(str(node.value))
self.get_inorder(node.right)
def add(self, value):
if not self.root:
self.root = Node(value)
else:
self._add(self.root, value)
def _add(self, node, value):
if value <= node.value:
if node.left:
self._add(node.left, value)
else:
node.left = Node(value)
else:
if node.right:
self._add(node.right, value)
else:
node.right = Node(value)
from random import randint
bst = BST()
for i in range(100):
bst.add(randint(1, 1000))
print (bst)
Ответ 8
#!/usr/bin/python
class BinaryTree:
def __init__(self, left, right, data):
self.left = left
self.right = right
self.data = data
def pre_order_traversal(root):
print(root.data, end=' ')
if root.left != None:
pre_order_traversal(root.left)
if root.right != None:
pre_order_traversal(root.right)
def in_order_traversal(root):
if root.left != None:
in_order_traversal(root.left)
print(root.data, end=' ')
if root.right != None:
in_order_traversal(root.right)
def post_order_traversal(root):
if root.left != None:
post_order_traversal(root.left)
if root.right != None:
post_order_traversal(root.right)
print(root.data, end=' ')
Ответ 9
import random
class TreeNode:
def __init__(self, key):
self.key = key
self.left = None
self.right = None
self.p = None
class BinaryTree:
def __init__(self):
self.root = None
def length(self):
return self.size
def inorder(self, node):
if node == None:
return None
else:
self.inorder(node.left)
print node.key,
self.inorder(node.right)
def search(self, k):
node = self.root
while node != None:
if node.key == k:
return node
if node.key > k:
node = node.left
else:
node = node.right
return None
def minimum(self, node):
x = None
while node.left != None:
x = node.left
node = node.left
return x
def maximum(self, node):
x = None
while node.right != None:
x = node.right
node = node.right
return x
def successor(self, node):
parent = None
if node.right != None:
return self.minimum(node.right)
parent = node.p
while parent != None and node == parent.right:
node = parent
parent = parent.p
return parent
def predecessor(self, node):
parent = None
if node.left != None:
return self.maximum(node.left)
parent = node.p
while parent != None and node == parent.left:
node = parent
parent = parent.p
return parent
def insert(self, k):
t = TreeNode(k)
parent = None
node = self.root
while node != None:
parent = node
if node.key > t.key:
node = node.left
else:
node = node.right
t.p = parent
if parent == None:
self.root = t
elif t.key < parent.key:
parent.left = t
else:
parent.right = t
return t
def delete(self, node):
if node.left == None:
self.transplant(node, node.right)
elif node.right == None:
self.transplant(node, node.left)
else:
succ = self.minimum(node.right)
if succ.p != node:
self.transplant(succ, succ.right)
succ.right = node.right
succ.right.p = succ
self.transplant(node, succ)
succ.left = node.left
succ.left.p = succ
def transplant(self, node, newnode):
if node.p == None:
self.root = newnode
elif node == node.p.left:
node.p.left = newnode
else:
node.p.right = newnode
if newnode != None:
newnode.p = node.p
Ответ 10
[Что вам нужно для интервью] Класс Node - это достаточный минимум для представления двоичного дерева.
(Хотя другие ответы в основном правильные, они не требуются для двоичного дерева, нет необходимости расширять класс объекта, нет необходимости быть BST, нет необходимости импортировать deque).
class Node:
def __init__(self, value = None):
self.left = None
self.right = None
self.value = value
Вот пример дерева:
n1 = Node(1)
n2 = Node(2)
n3 = Node(3)
n1.left = n2
n1.right = n3
В этом примере n1 является корнем дерева, имеющего n2, n3 в качестве дочерних элементов.
Ответ 11
Я знаю, что уже опубликовано много хороших решений, но у меня обычно есть другой подход к бинарным деревьям: переход с некоторым классом Node и его непосредственная реализация более читабельны, но когда у вас много узлов, это может стать очень жадным в отношении памяти, поэтому я предложите добавить один уровень сложности и сохранить узлы в списке Python, а затем моделировать поведение дерева, используя только список.
Вы по-прежнему можете определить класс Node, чтобы, наконец, представлять узлы в дереве, когда это необходимо, но при сохранении их в простой форме [значение, влево, вправо] в списке будет использоваться половина памяти или меньше!
Вот быстрый пример класса Binary Search Tree, хранящего узлы в массиве. Он предоставляет основные функции, такие как добавить, удалить, найти...
"""
Basic Binary Search Tree class without recursion...
"""
__author__ = "@fbparis"
class Node(object):
__slots__ = "value", "parent", "left", "right"
def __init__(self, value, parent=None, left=None, right=None):
self.value = value
self.parent = parent
self.left = left
self.right = right
def __repr__(self):
return "<%s object at %s: parent=%s, left=%s, right=%s, value=%s>" % (self.__class__.__name__, hex(id(self)), self.parent, self.left, self.right, self.value)
class BinarySearchTree(object):
__slots__ = "_tree"
def __init__(self, *args):
self._tree = []
if args:
for x in args[0]:
self.add(x)
def __len__(self):
return len(self._tree)
def __repr__(self):
return "<%s object at %s with %d nodes>" % (self.__class__.__name__, hex(id(self)), len(self))
def __str__(self, nodes=None, level=0):
ret = ""
if nodes is None:
if len(self):
nodes = [0]
else:
nodes = []
for node in nodes:
if node is None:
continue
ret += "-" * level + " %s\n" % self._tree[node][0]
ret += self.__str__(self._tree[node][2:4], level + 1)
if level == 0:
ret = ret.strip()
return ret
def __contains__(self, value):
if len(self):
node_index = 0
while self._tree[node_index][0] != value:
if value < self._tree[node_index][0]:
node_index = self._tree[node_index][2]
else:
node_index = self._tree[node_index][3]
if node_index is None:
return False
return True
return False
def __eq__(self, other):
return self._tree == other._tree
def add(self, value):
if len(self):
node_index = 0
while self._tree[node_index][0] != value:
if value < self._tree[node_index][0]:
b = self._tree[node_index][2]
k = 2
else:
b = self._tree[node_index][3]
k = 3
if b is None:
self._tree[node_index][k] = len(self)
self._tree.append([value, node_index, None, None])
break
node_index = b
else:
self._tree.append([value, None, None, None])
def remove(self, value):
if len(self):
node_index = 0
while self._tree[node_index][0] != value:
if value < self._tree[node_index][0]:
node_index = self._tree[node_index][2]
else:
node_index = self._tree[node_index][3]
if node_index is None:
raise KeyError
if self._tree[node_index][2] is not None:
b, d = 2, 3
elif self._tree[node_index][3] is not None:
b, d = 3, 2
else:
i = node_index
b = None
if b is not None:
i = self._tree[node_index][b]
while self._tree[i][d] is not None:
i = self._tree[i][d]
p = self._tree[i][1]
b = self._tree[i][b]
if p == node_index:
self._tree[p][5-d] = b
else:
self._tree[p][d] = b
if b is not None:
self._tree[b][1] = p
self._tree[node_index][0] = self._tree[i][0]
else:
p = self._tree[i][1]
if p is not None:
if self._tree[p][2] == i:
self._tree[p][2] = None
else:
self._tree[p][3] = None
last = self._tree.pop()
n = len(self)
if i < n:
self._tree[i] = last[:]
if last[2] is not None:
self._tree[last[2]][1] = i
if last[3] is not None:
self._tree[last[3]][1] = i
if self._tree[last[1]][2] == n:
self._tree[last[1]][2] = i
else:
self._tree[last[1]][3] = i
else:
raise KeyError
def find(self, value):
if len(self):
node_index = 0
while self._tree[node_index][0] != value:
if value < self._tree[node_index][0]:
node_index = self._tree[node_index][2]
else:
node_index = self._tree[node_index][3]
if node_index is None:
return None
return Node(*self._tree[node_index])
return None
Я добавил родительский атрибут, чтобы вы могли удалить любой узел и поддерживать структуру BST.
Извините за читабельность, особенно за функцию "удалить". По сути, когда узел удаляется, мы выталкиваем массив дерева и заменяем его последним элементом (кроме случаев, когда мы хотим удалить последний узел). Чтобы поддерживать структуру BST, удаленный узел заменяется максимальным количеством его левых дочерних элементов или минимумом его правых дочерних элементов, и необходимо выполнить некоторые операции, чтобы индексы были действительными, но это достаточно быстро.
Я использовал эту технику для более продвинутых вещей, чтобы создать несколько словарей с большими словами с внутренним триггером, и я смог разделить потребление памяти на 7-8 (вы можете увидеть пример здесь: https://gist.github.com/fbparis/b3ddd5673b603b42c880974b23db7cda)
Ответ 12
Класс Node -based подключенных узлов является стандартным подходом. Это может быть трудно визуализировать.
По мотивам эссе по шаблонам Python - реализации графов рассмотрим простой словарь:
Дано
Бинарное дерево
a
/ \
b c
/ \ \
d e f
Код
Составьте словарь из уникальных узлов:
tree = {
"a": ["b", "c"],
"b": ["d", "e"],
"c": [None, "f"],
"d": [None, None],
"e": [None, None],
"f": [None, None],
}
подробности
- Каждая пара ключ-значение является уникальным узлом, указывающим на его дочерние элементы.
- Список (или кортеж) содержит упорядоченную пару левых/правых потомков.
- С помощью dict, заказавшего вставку, предположим, что первая запись является корнем.
- Обычными методами могут быть функции, которые изменяют или пересекают
find_all_paths()см.find_all_paths()).
Функции дерева -based часто включают в себя следующие общие операции:
- traverse: вывести каждый узел в заданном порядке (обычно слева направо)
- поиск в ширину (BFS): уровни пересечения
- Поиск в глубину (DFS): сначала проходят ветки (pre-/in-/post-order)
- вставить: добавить узел в дерево в зависимости от количества детей
- удалить: удалить узел в зависимости от количества детей
- обновление: объединить отсутствующие узлы из одного дерева в другое
- визит: дать значение пройденного узла
Попробуйте реализовать все эти операции. Здесь мы демонстрируем одну из этих функций - обход BFS:
пример
import collections as ct
def traverse(tree):
"""Yield nodes from a tree via BFS."""
q = ct.deque() # 1
root = next(iter(tree)) # 2
q.append(root)
while q:
node = q.popleft()
children = filter(None, tree.get(node))
for n in children: # 3
q.append(n)
yield node
list(traverse(tree))
# ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
Это алгоритм поиска в ширину (порядок уровней), применяемый к узлу узлов и дочерних элементов.
- Инициализируйте очередь FIFO. Мы используем
deque, ноqueueилиlistработает (последний неэффективен). - Получить и поставить в очередь корневой узел (предполагается, что корень - это первая запись в dict, Python 3. 6+).
- Итеративно снимаем с очереди узел, ставим его потомки в очередь и получаем значение узла.
Смотрите также это углубленное руководство по деревьям.
В поле зрения
Что-то замечательное в обходах в целом, мы можем легко изменить последний итеративный подход к поиску в глубину (DFS), просто заменив очередь на стек (он же LIFO Queue). Это просто означает, что мы снимаем с той же стороны, что ставим в очередь. DFS позволяет нам искать каждую ветку.
Как? Поскольку мы используем deque, мы можем эмулировать стек, изменив node = q.popleft() на node = q.pop() (справа). В результате получается pre- упорядоченный DFS: ['a', 'c', 'f', 'b', 'e', 'd'].
Ответ 13
Эта реализация поддерживает операции вставки, поиска и удаления без разрушения структуры дерева. Это не забаненое дерево.
# Class for construct the nodes of the tree. (Subtrees)
class Node:
def __init__(self, key, parent_node = None):
self.left = None
self.right = None
self.key = key
if parent_node == None:
self.parent = self
else:
self.parent = parent_node
# Class with the structure of the tree.
# This Tree is not balanced.
class Tree:
def __init__(self):
self.root = None
# Insert a single element
def insert(self, x):
if(self.root == None):
self.root = Node(x)
else:
self._insert(x, self.root)
def _insert(self, x, node):
if(x < node.key):
if(node.left == None):
node.left = Node(x, node)
else:
self._insert(x, node.left)
else:
if(node.right == None):
node.right = Node(x, node)
else:
self._insert(x, node.right)
# Given a element, return a node in the tree with key x.
def find(self, x):
if(self.root == None):
return None
else:
return self._find(x, self.root)
def _find(self, x, node):
if(x == node.key):
return node
elif(x < node.key):
if(node.left == None):
return None
else:
return self._find(x, node.left)
elif(x > node.key):
if(node.right == None):
return None
else:
return self._find(x, node.right)
# Given a node, return the node in the tree with the next largest element.
def next(self, node):
if node.right != None:
return self._left_descendant(node.right)
else:
return self._right_ancestor(node)
def _left_descendant(self, node):
if node.left == None:
return node
else:
return self._left_descendant(node.left)
def _right_ancestor(self, node):
if node.key <= node.parent.key:
return node.parent
else:
return self._right_ancestor(node.parent)
# Delete an element of the tree
def delete(self, x):
node = self.find(x)
if node == None:
print(x, "isn't in the tree")
else:
if node.right == None:
if node.left == None:
if node.key < node.parent.key:
node.parent.left = None
del node # Clean garbage
else:
node.parent.right = None
del Node # Clean garbage
else:
node.key = node.left.key
node.left = None
else:
x = self.next(node)
node.key = x.key
x = None
# tests
t = Tree()
t.insert(5)
t.insert(8)
t.insert(3)
t.insert(4)
t.insert(6)
t.insert(2)
t.delete(8)
t.delete(5)
t.insert(9)
t.insert(1)
t.delete(2)
t.delete(100)
# Remember: Find method return the node object.
# To return a number use t.find(nº).key
# But it will cause an error if the number is not in the tree.
print(t.find(5))
print(t.find(8))
print(t.find(4))
print(t.find(6))
print(t.find(9))
Ответ 14
Хорошая реализация бинарного дерева поиска, взятое отсюда:
'''
A binary search Tree
'''
from __future__ import print_function
class Node:
def __init__(self, label, parent):
self.label = label
self.left = None
self.right = None
#Added in order to delete a node easier
self.parent = parent
def getLabel(self):
return self.label
def setLabel(self, label):
self.label = label
def getLeft(self):
return self.left
def setLeft(self, left):
self.left = left
def getRight(self):
return self.right
def setRight(self, right):
self.right = right
def getParent(self):
return self.parent
def setParent(self, parent):
self.parent = parent
class BinarySearchTree:
def __init__(self):
self.root = None
def insert(self, label):
# Create a new Node
new_node = Node(label, None)
# If Tree is empty
if self.empty():
self.root = new_node
else:
#If Tree is not empty
curr_node = self.root
#While we don't get to a leaf
while curr_node is not None:
#We keep reference of the parent node
parent_node = curr_node
#If node label is less than current node
if new_node.getLabel() < curr_node.getLabel():
#We go left
curr_node = curr_node.getLeft()
else:
#Else we go right
curr_node = curr_node.getRight()
#We insert the new node in a leaf
if new_node.getLabel() < parent_node.getLabel():
parent_node.setLeft(new_node)
else:
parent_node.setRight(new_node)
#Set parent to the new node
new_node.setParent(parent_node)
def delete(self, label):
if (not self.empty()):
#Look for the node with that label
node = self.getNode(label)
#If the node exists
if(node is not None):
#If it has no children
if(node.getLeft() is None and node.getRight() is None):
self.__reassignNodes(node, None)
node = None
#Has only right children
elif(node.getLeft() is None and node.getRight() is not None):
self.__reassignNodes(node, node.getRight())
#Has only left children
elif(node.getLeft() is not None and node.getRight() is None):
self.__reassignNodes(node, node.getLeft())
#Has two children
else:
#Gets the max value of the left branch
tmpNode = self.getMax(node.getLeft())
#Deletes the tmpNode
self.delete(tmpNode.getLabel())
#Assigns the value to the node to delete and keesp tree structure
node.setLabel(tmpNode.getLabel())
def getNode(self, label):
curr_node = None
#If the tree is not empty
if(not self.empty()):
#Get tree root
curr_node = self.getRoot()
#While we don't find the node we look for
#I am using lazy evaluation here to avoid NoneType Attribute error
while curr_node is not None and curr_node.getLabel() is not label:
#If node label is less than current node
if label < curr_node.getLabel():
#We go left
curr_node = curr_node.getLeft()
else:
#Else we go right
curr_node = curr_node.getRight()
return curr_node
def getMax(self, root = None):
if(root is not None):
curr_node = root
else:
#We go deep on the right branch
curr_node = self.getRoot()
if(not self.empty()):
while(curr_node.getRight() is not None):
curr_node = curr_node.getRight()
return curr_node
def getMin(self, root = None):
if(root is not None):
curr_node = root
else:
#We go deep on the left branch
curr_node = self.getRoot()
if(not self.empty()):
curr_node = self.getRoot()
while(curr_node.getLeft() is not None):
curr_node = curr_node.getLeft()
return curr_node
def empty(self):
if self.root is None:
return True
return False
def __InOrderTraversal(self, curr_node):
nodeList = []
if curr_node is not None:
nodeList.insert(0, curr_node)
nodeList = nodeList + self.__InOrderTraversal(curr_node.getLeft())
nodeList = nodeList + self.__InOrderTraversal(curr_node.getRight())
return nodeList
def getRoot(self):
return self.root
def __isRightChildren(self, node):
if(node == node.getParent().getRight()):
return True
return False
def __reassignNodes(self, node, newChildren):
if(newChildren is not None):
newChildren.setParent(node.getParent())
if(node.getParent() is not None):
#If it is the Right Children
if(self.__isRightChildren(node)):
node.getParent().setRight(newChildren)
else:
#Else it is the left children
node.getParent().setLeft(newChildren)
#This function traversal the tree. By default it returns an
#In order traversal list. You can pass a function to traversal
#The tree as needed by client code
def traversalTree(self, traversalFunction = None, root = None):
if(traversalFunction is None):
#Returns a list of nodes in preOrder by default
return self.__InOrderTraversal(self.root)
else:
#Returns a list of nodes in the order that the users wants to
return traversalFunction(self.root)
#Returns an string of all the nodes labels in the list
#In Order Traversal
def __str__(self):
list = self.__InOrderTraversal(self.root)
str = ""
for x in list:
str = str + " " + x.getLabel().__str__()
return str
def InPreOrder(curr_node):
nodeList = []
if curr_node is not None:
nodeList = nodeList + InPreOrder(curr_node.getLeft())
nodeList.insert(0, curr_node.getLabel())
nodeList = nodeList + InPreOrder(curr_node.getRight())
return nodeList
def testBinarySearchTree():
r'''
Example
8
/ \
3 10
/ \ \
1 6 14
/ \ /
4 7 13
'''
r'''
Example After Deletion
7
/ \
1 4
'''
t = BinarySearchTree()
t.insert(8)
t.insert(3)
t.insert(6)
t.insert(1)
t.insert(10)
t.insert(14)
t.insert(13)
t.insert(4)
t.insert(7)
#Prints all the elements of the list in order traversal
print(t.__str__())
if(t.getNode(6) is not None):
print("The label 6 exists")
else:
print("The label 6 doesn't exist")
if(t.getNode(-1) is not None):
print("The label -1 exists")
else:
print("The label -1 doesn't exist")
if(not t.empty()):
print(("Max Value: ", t.getMax().getLabel()))
print(("Min Value: ", t.getMin().getLabel()))
t.delete(13)
t.delete(10)
t.delete(8)
t.delete(3)
t.delete(6)
t.delete(14)
#Gets all the elements of the tree In pre order
#And it prints them
list = t.traversalTree(InPreOrder, t.root)
for x in list:
print(x)
if __name__ == "__main__":
testBinarySearchTree()
Ответ 15
Двоичное дерево в Python
class Tree(object):
def __init__(self):
self.data=None
self.left=None
self.right=None
def insert(self, x, root):
if root==None:
t=node(x)
t.data=x
t.right=None
t.left=None
root=t
return root
elif x<root.data:
root.left=self.insert(x, root.left)
else:
root.right=self.insert(x, root.right)
return root
def printTree(self, t):
if t==None:
return
self.printTree(t.left)
print t.data
self.printTree(t.right)
class node(object):
def __init__(self, x):
self.x=x
bt=Tree()
root=None
n=int(raw_input())
a=[]
for i in range(n):
a.append(int(raw_input()))
for i in range(n):
root=bt.insert(a[i], root)
bt.printTree(root)
Ответ 16
Вот простое решение, которое можно использовать для построения бинарного дерева с использованием рекурсивного подхода для отображения дерева в порядке обхода, который использовался в приведенном ниже коде.
class Node(object):
def __init__(self):
self.left = None
self.right = None
self.value = None
@property
def get_value(self):
return self.value
@property
def get_left(self):
return self.left
@property
def get_right(self):
return self.right
@get_left.setter
def set_left(self, left_node):
self.left = left_node
@get_value.setter
def set_value(self, value):
self.value = value
@get_right.setter
def set_right(self, right_node):
self.right = right_node
def create_tree(self):
_node = Node() #creating new node.
_x = input("Enter the node data(-1 for null)")
if(_x == str(-1)): #for defining no child.
return None
_node.set_value = _x #setting the value of the node.
print("Enter the left child of {}".format(_x))
_node.set_left = self.create_tree() #setting the left subtree
print("Enter the right child of {}".format(_x))
_node.set_right = self.create_tree() #setting the right subtree.
return _node
def pre_order(self, root):
if root is not None:
print(root.get_value)
self.pre_order(root.get_left)
self.pre_order(root.get_right)
if __name__ == '__main__':
node = Node()
root_node = node.create_tree()
node.pre_order(root_node)
Код взят из: Двоичное дерево в Python