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

class BSTNode(object):
def __init__(self, key, value, left=None, right=None):
self.key, self.value, self.left, self.right = key, value, left, right class BST(object):
def __init__(self, root=None):
self.root = root @classmethod
def build_from(cls, node_list):
cls.size = 0
key_to_node_dict = {}
for node_dict in node_list:
key = node_dict['key']
key_to_node_dict[key] = BSTNode(key, value=key) for node_dict in node_list:
key = node_dict['key']
node = key_to_node_dict[key]
if node_dict['is_root']:
root = node
node.left = key_to_node_dict.get(node_dict['left'])
node.right = key_to_node_dict.get(node_dict['right'])
cls.size += 1
return cls(root) def _bst_search(self, subtree, key):
if subtree is None: # 没找到
return None
elif key < subtree.key:
return self._bst_search(subtree.left, key)
elif key > subtree.key:
return self._bst_search(subtree.right, key)
else:
return subtree def __contains__(self, key):
"""实现 in 操作符"""
return self._bst_search(self.root, key) is not None def get(self, key, default=None):
node = self._bst_search(self.root, key)
if node is None:
return default
else:
return node.value def _bst_min_node(self, subtree):
if subtree is None:
return None
elif subtree.left is None: # 找到左子树的头
return subtree
else:
return self._bst_min_node(subtree.left) def bst_min(self):
node = self._bst_min_node(self.root)
return node.value if node else None def _bst_insert(self, subtree, key, value):
""" 插入并且返回根节点 :param subtree:
:param key:
:param value:
"""
if subtree is None: # 插入的节点一定是根节点,包括 root 为空的情况
subtree = BSTNode(key, value)
elif key < subtree.key:
subtree.left = self._bst_insert(subtree.left, key, value)
elif key > subtree.key:
subtree.right = self._bst_insert(subtree.right, key, value)
return subtree def add(self, key, value):
node = self._bst_search(self.root, key)
if node is not None: # 更新已经存在的 key
node.value = value
return False
else:
self.root = self._bst_insert(self.root, key, value)
self.size += 1
return True def _bst_remove(self, subtree, key):
"""删除节点并返回根节点"""
if subtree is None:
return None
elif key < subtree.key:
subtree.left = self._bst_remove(subtree.left, key)
return subtree
elif key > subtree.key:
subtree.right = self._bst_remove(subtree.right, key)
return subtree
else:
if subtree.left is None and subtree.right is None:
return None
elif subtree.left is None or subtree.right is None:
if subtree.left is not None:
return subtree.left
else:
return subtree.right
else:
successor_node = self._bst_min_node(subtree.right)
subtree.key, subtree.value = successor_node.key, successor_node.value
subtree.right = self._bst_remove(subtree.right, successor_node.key)
return subtree def remove(self, key):
assert key in self
self.size -= 1
return self._bst_remove(self.root, key) NODE_LIST = [
{'key': 60, 'left': 12, 'right': 90, 'is_root': True},
{'key': 12, 'left': 4, 'right': 41, 'is_root': False},
{'key': 4, 'left': 1, 'right': None, 'is_root': False},
{'key': 1, 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
{'key': 41, 'left': 29, 'right': None, 'is_root': False},
{'key': 29, 'left': 23, 'right': 37, 'is_root': False},
{'key': 23, 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
{'key': 37, 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
{'key': 90, 'left': 71, 'right': 100, 'is_root': False},
{'key': 71, 'left': None, 'right': 84, 'is_root': False},
{'key': 100, 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
{'key': 84, 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
] def test_bst_tree():
bst = BST.build_from(NODE_LIST)
for node_dict in NODE_LIST:
key = node_dict['key']
assert bst.get(key) == key
assert bst.size == len(NODE_LIST)
assert bst.get(-1) is None assert bst.bst_min() == 1 bst.add(0, 0)
assert bst.bst_min() == 0 bst.remove(12)
assert bst.get(12) is None bst.remove(1)
assert bst.get(1) is None bst.remove(29)
assert bst.get(29) is None

二叉搜索树(python)的更多相关文章

  1. 小白专场-是否同一颗二叉搜索树-python语言实现

    目录 一.二叉搜索树的相同判断 二.问题引入 三.举例分析 四.方法探讨 4.1 中序遍历 4.2 层序遍历 4.3 先序遍历 4.4 后序遍历 五.总结 六.代码实现 一.二叉搜索树的相同判断 二叉 ...

  2. Leetcode 98 验证二叉搜索树 Python实现

    给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树. 假设一个二叉搜索树具有如下特征: 节点的左子树只包含小于当前节点的数. 节点的右子树只包含大于当前节点的数. 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索 ...

  3. LeetCode 98. 验证二叉搜索树 | Python

    98. 验证二叉搜索树 题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/validate-binary-search-tree 题目 给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的 ...

  4. LeetCode--096--不同的二叉搜索树(python)

    我的思路比较low直接看官方题解吧... class Solution: def numTrees(self, n: int) -> int: G = [0] * (n+1) G[0],G[1] ...

  5. 数据结构中的树(二叉树、二叉搜索树、AVL树)

    数据结构动图展示网站 树的概念 树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合.它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有 ...

  6. 用Python实现数据结构之二叉搜索树

    二叉搜索树 二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的特点是: 对于任意一个节点p,存储在p的左子树的中的所有节点中的值都小于p中的值 对于任意一个节点p,存储在p的右子树的中的所有节点中的值都大于p中的值 ...

  7. 算法导论 第十二章 二叉搜索树(python)

    上图: 这是二叉搜索树(也有说是查找树的)基本结构:如果y是x的左子树中的一个结点,那么y.key <= x.key(如a图中的6根结点大于它左子树的每一个结点 6 >= {2,5,5}) ...

  8. 【python】Leetcode每日一题-二叉搜索树节点最小距离

    [python]Leetcode每日一题-二叉搜索树节点最小距离 [题目描述] 给你一个二叉搜索树的根节点 root ,返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 . 示例1: 输入:root = [4 ...

  9. 【剑指Offer】二叉搜索树与双向链表 解题报告(Python)

    [剑指Offer]二叉搜索树与双向链表 解题报告(Python) 标签(空格分隔): 剑指Offer 题目地址:https://www.nowcoder.com/ta/coding-interview ...

随机推荐

  1. C# 恢复工作空间,删除Unversioned文件,两种方式

    //通过命令行清理svn的工作空间,删除未add的文件,revert修改的文件 public static bool RevertDelUnversioned(string svnPath) { tr ...

  2. 用ASP.NET Core 2.1 建立规范的 REST API -- 保护API和其它(总结)

    本文介绍如何保护API,无需看前边文章也能明白吧. 预备知识: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/9010978.html http://www.cnblogs.com/cg ...

  3. SpringBoot2+Druid+MyBatis+MySql实现增删改查

    1.配置pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=&qu ...

  4. C++全排列 next_permutation

    全排列函数  next_permutation 这是C++的STL中专门用来排列的函数(可以自动处理存在重复数据集的排列问题) 使用时要加上头文件 #include <algorithm> ...

  5. 自动化运维工具之SaltStack简介与安装

    1.SaltStack简介 官方网址:http://www.saltstack.com官方文档:http://docs.saltstack.comGitHub:https:github.com/sal ...

  6. 将自定义jar包上传github并制作成maven仓库

    参照:https://www.jianshu.com/p/98a141701cc7 第一阶段 :配置github 1.创建mvn-repo分支     首先在你的github上创建一个maven-re ...

  7. c++修改打印机名称

    public static bool SetPrinterName(string OldName, string newName) { IntPtr hPrinter; PrintAPI.struct ...

  8. python学习-62 类属性的增 删 该 查

    类属性 1.类属性 类属性又称为静态变量,或者是静态数据.这些数据是与它们所属的类对象绑定的,不依赖于任何类实例. 2.增 删 改 查 class zoo: country = 'china' def ...

  9. 38 多线程(十)——volatile 数据同步

    在多线程并发的情况下,同一个变量被多个线程调用,那修改的数据就不会每分每秒保持一致.例如,对于某个变量a,线程1对它进行一套操作,线程2又对它进行另一套操作,但如果cpu太忙了,太忙了,假设cpu都用 ...

  10. hdu 1022 Train Problem I【模拟出入栈】

    Train Problem I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)T ...