Python二叉搜索树与双向链表转换实现方法

本文实例讲述了Python二叉搜索树与双向链表实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

# encoding=utf8
'''
题目:输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只能调整树中结点指针的指向。
'''
class BinaryTreeNode():
  def __init__(self, value, left = None, right = None):
    self.value = value
    self.left = left
    self.right = right
def create_a_tree():
  node_4 = BinaryTreeNode(4)
  node_8 = BinaryTreeNode(8)
  node_6 = BinaryTreeNode(6, node_4, node_8)
  node_12 = BinaryTreeNode(12)
  node_16 = BinaryTreeNode(16)
  node_14 = BinaryTreeNode(14, node_12, node_16)
  node_10 = BinaryTreeNode(10, node_6, node_14)
  return node_10
def print_a_tree(root):
  if root is None:return
  print_a_tree(root.left)
  print root.value, ' ',
  print_a_tree(root.right)
def print_a_linked_list(head):
  print 'linked_list:'
  while head is not None:
    print head.value, ' ',
    head = head.right
  print ''
def create_linked_list(root):
  '''构造树的双向链表,返回这个双向链表的最左结点和最右结点的指针'''
  if root is None:
    return (None, None)
  # 递归构造出左子树的双向链表
  (l_1, r_1) = create_linked_list(root.left)
  left_most = l_1 if l_1 is not None else root
  (l_2, r_2) = create_linked_list(root.right)
  right_most = r_2 if r_2 is not None else root
  # 将整理好的左右子树和root连接起来
  root.left = r_1
  if r_1 is not None:r_1.right = root
  root.right = l_2
  if l_2 is not None:l_2.left = root
  # 由于是双向链表,返回给上层最左边的结点和最右边的结点指针
  return (left_most, right_most)
if __name__ == '__main__':
  tree_1 = create_a_tree()
  print_a_tree(tree_1)
  (left_most, right_most) = create_linked_list(tree_1)
  print_a_linked_list(left_most)
  pass

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python正则表达式用法总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

时间: 2016-04-27

python双向链表实现实例代码

示意图: python双向链表实现代码: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- class Node(object):    def __init__(self,val,p=0):        self.data = val        self.next = p        self.prev = p class LinkList(object):    def __init__(self):        self.he

Python3中多线程编程的队列运作示例

Python3,开一个线程,间隔1秒把一个递增的数字写入队列,再开一个线程,从队列中取出数字并打印到终端 #! /usr/bin/env python3 import time import threading import queue # 一个线程,间隔一定的时间,把一个递增的数字写入队列 # 生产者 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, work_queue): super().__init__() # 必须调用 self.

Python实现简单多线程任务队列

最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时,遇到了一些算法性能的问题.梯度下降算法的代码如下(伪代码): def gradient_descent(): # the gradient descent code plotly.write(X, Y) 一般来说,当网络请求 plot.ly 绘图时会阻塞等待返回,于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度. 一种解决办法是每调用一次 plotly.write 函数就开启一个新的线程,但是这种方法感觉不是很好. 我不想用一个像 cerely(一种分布式任

python实现堆栈与队列的方法

本文实例讲述了python实现堆栈与队列的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.python实现堆栈,可先将Stack类写入文件stack.py,在其它程序文件中使用from stack import Stack,然后就可以使用堆栈了. stack.py的程序: 复制代码 代码如下: class Stack():      def __init__(self,size):          self.size=size;          self.stack=[];         

Python编程实现双链表,栈,队列及二叉树的方法示例

本文实例讲述了Python编程实现双链表,栈,队列及二叉树的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.双链表 class Node(object): def __init__(self, value=None): self._prev = None self.data = value self._next = None def __str__(self): return "Node(%s)"%self.data class DoubleLinkedList(object): def

Python实现栈的方法

本文实例讲述了Python实现栈的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #!/usr/bin/env python #定义一个列表来模拟栈 stack = [] #进栈,调用列表的append()函数加到列表的末尾,strip()没有参数是去掉首尾的空格 def pushit(): stack.append(raw_input('Enter new string: ').strip()) #出栈,用到了pop()函数 def popit(): if len(stack) == 0: p

Python算法之栈(stack)的实现

本文以实例形式展示了Python算法中栈(stack)的实现,对于学习数据结构域算法有一定的参考借鉴价值.具体内容如下: 1.栈stack通常的操作: Stack() 建立一个空的栈对象 push() 把一个元素添加到栈的最顶层 pop() 删除栈最顶层的元素,并返回这个元素 peek()  返回最顶层的元素,并不删除它 isEmpty()  判断栈是否为空 size()  返回栈中元素的个数 2.简单案例以及操作结果: Stack Operation Stack Contents Return

栈和队列数据结构的基本概念及其相关的Python实现

先来回顾一下栈和队列的基本概念: 相同点:从"数据结构"的角度看,它们都是线性结构,即数据元素之间的关系相同. 不同点:栈(Stack)是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表. 队列(Queue)是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表.它们是完全不同的数据类型.除了它们各自的基本操作集不同外,主要区别是对插入和删除操作的"限定". 栈必须按"后进先出"的规则进行操作:比如说,小学老师批改学生的作业,如果不打乱作业本的顺

python数据结构之二叉树的建立实例

先建立二叉树节点,有一个data数据域,left,right 两个指针域 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf - 8 - *- class TreeNode(object): def __init__(self, left=0, right=0, data=0):        self.left = left        self.right = right        self.data = data 复制代码 代码如下: class BTree(object):

python二叉树遍历的实现方法

复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- class TreeNode(object):    def __init__(self,data=0,left=0,right=0):        self.data = data        self.left = left        self.right = right class BTree(object):    def __init__(self,root=0):     

python数据结构之二叉树的遍历实例

遍历方案   从二叉树的递归定义可知,一棵非空的二叉树由根结点及左.右子树这三个基本部分组成.因此,在任一给定结点上,可以按某种次序执行三个操作:   1).访问结点本身(N)   2).遍历该结点的左子树(L)   3).遍历该结点的右子树(R) 有次序:   NLR.LNR.LRN 遍历的命名 根据访问结点操作发生位置命名:NLR:前序遍历(PreorderTraversal亦称(先序遍历))  --访问结点的操作发生在遍历其左右子树之前.LNR:中序遍历(InorderTraversal)

JavaScript数据结构之二叉树的遍历算法示例

本文实例讲述了JavaScript数据结构之二叉树的遍历算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 三种遍历的代码: function inOrder(node){//中序遍历 if(node!=null){ inOrder(node.left); document.write(node.show()+" "); inOrder(node.right); } } function preOrder(node){//先序遍历 if(node!=null){ document.write(no

python数据结构链表之单向链表(实例讲解)

单向链表 单向链表也叫单链表,是链表中最简单的一种形式,它的每个节点包含两个域,一个信息域(元素域)和一个链接域.这个链接指向链表中的下一个节点,而最后一个节点的链接域则指向一个空值. 表元素域elem用来存放具体的数据. 链接域next用来存放下一个节点的位置(python中的标识) 变量p指向链表的头节点(首节点)的位置,从p出发能找到表中的任意节点. 节点实现 class Node(object): """单链表的结点""" def __i

C语言数据结构之图的遍历实例详解

C语言数据结构之图的遍历实例详解 输入一组顶点,建立无向图的邻接矩阵.输入一组顶点,建立有向图的邻接表.分别对无向图和有向图进行DFS(深度优先遍历)和BFS(广度优先遍历).写出深度优先遍历的递归和非递归算法.根据建立的有向图,判断该图是否是有向无环图,若是,则输出其一种拓扑有序序列. 实现代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX 20 typedef struct ArcNode{ int adjvex; st

python中的逆序遍历实例

如果你需要遍历数字序列,可以使用内置range()函数.它会生成数列. range()语法: range(start,end,step=1):顾头不顾尾 正序遍历: range(10):默认step=1,start=0,生成可迭代对象,包含[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] range(1,10):指定start=1,end=10,默认step=1,生成可迭代对象,包含[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] range(1,10,2):指定start=1

python文件操作之目录遍历实例分析

本文实例讲述了python文件操作之目录遍历的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: Python的os模块,包含了普遍的操作系统功能,这里主要学习与路径相关的函数: os.listdir(dirname):列出dirname下的目录和文件 os.getcwd():获得当前工作目录 os.curdir:返回当前目录('.') os.chdir(dirname):改变工作目录到dirname os.path.isdir(name):判断name是不是一个目录,name不是目录就返回false

python数据结构之二叉树的统计与转换实例

一.获取二叉树的深度 就是二叉树最后的层次,如下图: 实现代码: 复制代码 代码如下: def getheight(self):        ''' 获取二叉树深度 '''        return self.__get_tree_height(self.root) def __get_tree_height(self, root):        if root is 0:            return 0        if root.left is 0 and root.righ

Python数据结构dict常用操作代码实例

dict是python中的常用数据结构,应该尽量掌握其使用方法 字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象. 字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 代码如下 """ 初始化一个dict的四种方式: 1. dict() -> 创建一个空的dict 2. dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping ob

python数据结构树和二叉树简介

一.树的定义 树形结构是一类重要的非线性结构.树形结构是结点之间有分支,并具有层次关系的结构.它非常类似于自然界中的树.树的递归定义:树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集T,T为空时称为空树,否则它满足如下两个条件:(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点:(2)其余的结点可分为m(m≥0)个互不相交的子集Tl,T2,-,Tm,其中每个子集本身又是一棵树,并称其为根的子树(Subree). 二.二叉树的定义 二叉树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合.每个结点最多有两个子树的有序树