python实现的二叉树算法和kmp算法实例

主要是:前序遍历、中序遍历、后序遍历、层级遍历、非递归前序遍历、非递归中序遍历、非递归后序遍历

代码如下:

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf8 -*-

class TreeNode(object):
    def __init__(self, data=None, left=None, right=None):
        self.data = data
        self.left = left
        self.right = right

class Tree(object):
    def __init__(self, root=None):
        self.root = None

def makeTree(self, data, left, right):
        self.root = TreeNode(data, left, right)

def is_empty(self):
        """是否为空 """
        if self.root is None:
            return True
        return False

def preOrder(self, r):
        """前序遍历 """
        if not r.is_empty():
            print r.root.data
            if r.root.left is not None:
                r.preOrder(r.root.left)
            if r.root.right is not None:
                r.preOrder(r.root.right)

def inOrder(self, r):
        """中序遍历 """
        if not r.is_empty():
            if r.root.left is not None:
                r.preOrder(r.root.left)
            print r.root.data
            if r.root.right is not None:
                r.preOrder(r.root.right)

def postOrder(self, r):
        """后续遍历 """
        if not r.is_empty():
            if r.root.left is not None:
                r.preOrder(r.root.left)
            print r.root.data
            if r.root.right is not None:
                r.preOrder(r.root.right)

def levelOrder(self, r):
        """层级遍历 """
        if not r.is_empty():
            s = [r]
            while len(s) > 0:
                temp = s.pop(0)  # 先弹出最先append到的点
                if temp and temp.root is not None:
                    print temp.root.data
                    if temp.root.left is not None:
                        s.append(temp.root.left)
                    if self.root.right is not None:
                        s.append(temp.root.right)

def preOrder1(self, r):
        """非递归 前序遍历 """
        stack = []
        current = r
        while len(stack) > 0 or (current and not current.is_empty()):
            while current and not current.is_empty():
                print current.root.data
                stack.append(current)
                current = current.root.left
            if len(stack) > 0:
                current = stack.pop()
                current = current.root.right

def inOrder1(self, r):
        """非递归 中序遍历 """
        stack = []
        current = r
        while len(stack) > 0 or (current and not current.is_empty()):
            while current and not current.is_empty():
                stack.append(current)
                current = current.root.left
            if len(stack) > 0:
                current = stack.pop()
                print current.root.data
                current = current.root.right

def postOrder1(self, r):
        """非递归 后续遍历 """
        stack = []
        current = r
        pre = None
        while len(stack) > 0 or (current and not current.is_empty()):
            if current and not current.is_empty():
                stack.append(current)
                current = current.root.left
            elif stack[-1].root.right != pre:
                current = stack[-1].root.right
                pre = None
            else:
                pre = stack.pop()
                print pre.root.data

def leaves_count(self, r):
        """求叶子节点个数 """
        if r.is_empty():
            return 0
        elif (not r.root.left) and (not r.root.right):
            return 1
        else:
            return r.root.left.leaves_count(r.root.left) + r.root.right.leaves_count(r.root.right)

if __name__ == '__main__':
    """二叉树"""
    ra, rb, rc, rd, re, rf = Tree(), Tree(), Tree(), Tree(), Tree(), Tree()
    ra.makeTree("a", None, None)
    rb.makeTree("b", None, None)
    rc.makeTree("c", None, None)
    rd.makeTree("d", None, None)
    re.makeTree("e", None, None)
    rf.makeTree("f", None, None)
    r1, r2, r3, r4, r = Tree(), Tree(), Tree(), Tree(), Tree()
    r1.makeTree("-", rc, rd)
    r2.makeTree("*", rb, r1)
    r3.makeTree("+", ra, r2)
    r4.makeTree("/", re, rf)
    r.makeTree("-", r3, r4)
    r.preOrder(r)
    r.inOrder(r)
    r.postOrder(r)
    r.levelOrder(r)
    print r.leaves_count(r)

大学的时候学过kmp算法,最近在看的时候发现竟然忘了,所以去重新看了看书,然后用python写下了这个算法:


代码如下:

def kmp(text, pattern):
    """kmp算法 """
    pattern = list(pattern)
    next = [-1] * len(pattern)
    #next 函数
    i, j = 1, -1
    for i in range(1, len(pattern)):
        j = next[i - 1]
        while True:
            if pattern[i - 1] == pattern[j] or j == -1:
                next[i] = j + 1
                break
            else:
                j = next[j]
    #循环比较
    i, j = 0, 0
    while i < len(text) and j < len(pattern):
        if text[i] == pattern[j] or j == -1:
            i += 1
            j += 1
        else:
            j = next[j]
    #返回结果 如果匹配,返回匹配的位置,否则返回-1
    if j == len(pattern):
        print i – j
    else:
        print -1

(0)

相关推荐

  • 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利用前序和中序遍历结果重建二叉树的方法

    本文实例讲述了Python利用前序和中序遍历结果重建二叉树的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目:输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树.假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字. 这道题比较容易,前序遍历的结果中,第一个结点一定是根结点,然后在中序遍历的结果中查找这个根结点,根结点左边的就是左子树,根结点右边的就是右子树,递归构造出左.右子树即可.示意图如图所示: 利用前序和中序遍历的结果重建二叉树 Python代码: # coding: utf-8 ''

  • Python实现二叉树结构与进行二叉树遍历的方法详解

    二叉树的建立 使用类的形式定义二叉树,可读性更好 class BinaryTree: def __init__(self, root): self.key = root self.left_child = None self.right_child = None def insert_left(self, new_node): if self.left_child == None: self.left_child = BinaryTree(new_node) else: t = BinaryTr

  • python实现的二叉树定义与遍历算法实例

    本文实例讲述了python实现的二叉树定义与遍历算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 初学python,需要实现一个决策树,首先实践一下利用python实现一个二叉树数据结构.建树的时候做了处理,保证建立的二叉树是平衡二叉树. # -*- coding: utf-8 -*- from collections import deque class Node: def __init__(self,val,left=None,right=None): self.val=val self.left=l

  • 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)

  • Python编程实现二叉树及七种遍历方法详解

    本文实例讲述了Python实现二叉树及遍历方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 介绍: 树是数据结构中非常重要的一种,主要的用途是用来提高查找效率,对于要重复查找的情况效果更佳,如二叉排序树.FP-树.另外可以用来提高编码效率,如哈弗曼树. 代码: 用Python实现树的构造和几种遍历算法,虽然不难,不过还是把代码作了一下整理总结.实现功能: ① 树的构造 ② 递归实现先序遍历.中序遍历.后序遍历 ③ 堆栈实现先序遍历.中序遍历.后序遍历 ④ 队列实现层次遍历 #coding=utf-8 cl

  • Python中的二叉树查找算法模块使用指南

    python中的二叉树模块内容: BinaryTree:非平衡二叉树  AVLTree:平衡的AVL树  RBTree:平衡的红黑树 以上是用python写的,相面的模块是用c写的,并且可以做为Cython的包. FastBinaryTree  FastAVLTree  FastRBTree 特别需要说明的是:树往往要比python内置的dict类慢一些,但是它中的所有数据都是按照某个关键词进行排序的,故在某些情况下是必须使用的. 安装和使用 安装方法 安装环境: ubuntu12.04, py

  • python二叉树的实现实例

    树的定义树是一种重要的非线性数据结构,直观地看,它是数据元素(在树中称为结点)按分支关系组织起来的结构,很象自然界中的树那样.树结构在客观世界中广泛存在,如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示.树在计算机领域中也得到广泛应用,如在编译源程序时,可用树表示源程序的语法结构.又如在数据库系统中,树型结构也是信息的重要组织形式之一.一切具有层次关系的问题都可用树来描述.树结构的特点是:它的每一个结点都可以有不止一个直接后继,除根结点外的所有结点都有且只有一个直接前驱.树的递归定义如下:(1

  • 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

随机推荐