今天我们要介绍的是一种特殊的二叉树——二叉搜索树,同时我们也会讲到一种排序算法——二叉树排序算法。这两者之间有什么联系呢,我们一起来看一下吧。

开始之前呢,我们先来介绍一下如何创建一颗二叉搜索树。

假设我们有这样一些数据:[9,5,2,1,4,2,1,41,22,11,35,24,11,10,4,23,9,45,2,35,12,35,16,27,56,31,73]

我们就用这些数据来创建二叉排序树。

首先,我们将第一个数据9作为二叉排序树的根节点,

然后我们拿到第二个数据5,现在我们要进行判断,如果59小,那么就将5插入到节点9的左子树;如果59大的话,就把5插入到9的右子树。经过判断,我们将5插入到9的右左子树,因为9的左节点为空,所以我们直接将5作为9的左节点。

接下来判断第三个数据2,我们同样先将29进行判断,将2插入到9的左子树,但是9的左节点不为空,所以我们再将29的左节点5进行判断。25小,并且5的左节点为空,所以将2作为5的左节点。

以此类推,我们就可以画出一颗二叉搜索树,感兴趣的同学不妨亲自画一下。

那二叉树排序有是怎么回事呢?

我们回过头来看我们刚刚创建好的二叉树,前面我们已经介绍过了二叉树的前序、中序、后序遍历。我们不妨来尝试一下二叉搜索树的三序遍历。

如果对二叉树进行三序遍历的话,你就会发现,二叉搜索的中序遍历结果恰好就是从小到大排列的。

那我们就明白了,创建二叉搜索树并进行中序遍历就可以实现排序。

接下来照例我们用代码实现二叉搜索树和二叉树排序:

#-*- coding: utf-8 -*-

class BinaryTree:
def __init__(self, data):
self.left = None
self.right = None
if type(data) == list:
self.data = data[0]
for d in data[1:]:
self.insert(d)
else:
self.data = data def insert(self, data):
bt = self
while True:
if data <= bt.data:
if bt.left == None:
bt.left = BinaryTree(data)
break
else:
bt = bt.left
else:
if bt.right == None:
bt.right = BinaryTree(data)
break
else:
bt = bt.right def mid_order(self):
result = []
stack = []
node = self
while node or stack:
while node:
stack.append(node)
node = node.left
node = stack.pop()
result.append(node.data)
node = node.right
return result

上面呢,我们定义了一个二叉树类,并实现了节点的插入和中序遍历方法。在它的构造方法中,如果输入的参数是一个列表,那么我们就根据列表创建二叉搜索树,如果是一个值那么就之创建一个根节点。

下面我们就来创建一下二叉搜索树:

data = [9,5,2,1,4,2,1,41,22,11,35,24,11,10,4,23,9,45,2,35,12,35,16,27,56,31,73]

bt = BinaryTree(data)
mid = bt.mid_order()
print(mid)

执行一下,输出的结果是这样的

[1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 5, 9, 9, 10, 11, 11, 12, 16, 22, 23, 24, 27, 31, 35, 35, 35, 41, 45, 56, 73]

你学会了吗?

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