算法学习日记 day06
2021/11/10 22:10:44
本文主要是介绍算法学习日记 day06,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
建立有序树并遍历,前提是数据有序。遍历有序树有四种方法:前序、中序、后序、分层遍历
D(根节点)L(左子树)R(右子树)
前序遍历是DLR,先访问根节点,然后从左至右,有左子树访问左子树,没左子树访问右子树
中序遍历是LDR,先访问左子树,然后从左至右,左边访问完访问根节点后继续访问右半棵子树,从左至右
后序遍历是LRD,先访问左子树,然后从左至右,左边访问完跳过根节点后继续访问右半棵子树,从左至右,最后访问根节点
分层遍历显而易见就是逐层向下访问,访问完第一层才继续访问第二层
import numpy as np class Node(): #定义节点类 def __init__(self,data=''): self.data=data #节点数值 self.left=None #左子节点 self.right=None #右子节点 def __str__(self): #隐性读取当前节点方法 return str(self.data) #返回当前节点值 class BuildTree(): def __init__(self,firstData): self.rootNode=Node(firstData) #树的根节点,默认数据值为空 def addNodes(self,NewDatas): #有序树增加节点,NewDatas为列表,前提要求数据已经排序 Datalength=len(NewDatas)+1 #1为根节点 depth=np.floor(np.log2(Datalength))+1 #求树的深度,np.floor()返回不大于输入参数的最大整数。log2是求以2为底Datalength的对数的值 i=2 stock=[self.rootNode] #记录根节点地址 while i<=depth: #处理每层树的节点 currNN=2**(i-1) #当前层最大节点数 j=0 while j<currNN: #对当前层次的增加节点,直到加满 curr=stock[0] #获取当前节点地址 j+=1 if NewDatas: #列表不为空时,弹出左边的元素 data=NewDatas.pop(0) #在列表里删除进入新节点的元素 else: break; #最后一层节点必须考虑列表提供值不是满节点的情况 Node1=Node(data) #生成新节点 print('入节点数%d'%(data)) if j%2==0: #j=1增加左节点,j=2增加右节点 curr.right=Node1 #当前节点增加右子节点 stock.pop(0) #去掉最前面的节点地址 stock.append(Node1) #最右右节点地址 else: curr.left=Node1 #当前节点增加左子节点 stock.append(Node1) #最右左节点地址 i+=1 #树层加1 line1=[1,20,30,40,50,60,70,80] #节点的数值 B1=BuildTree(line1[0]) #建立带根节点的二叉树实例 B1.addNodes(line1[1:]) #从第2节点开始构建树 #=================================== def preoder(root): #先序遍历,递归遍历 p1=[] if root: #非空节点 p1.append(root.data) p1+= preoder(root.left) #递归调用左节点 p1+= preoder(root.right) #递归调用右节点 return p1 #返回列表 L1=preoder(B1.rootNode) print(L1) #===================================== def middle(root): #中序遍历,递归遍历 p1=[] if root: #非空节点 p1+= middle(root.left) #递归调用左节点 p1.append(root.data) p1+= middle(root.right) #递归调用右节点 return p1 #返回列表 L1=middle(B1.rootNode) print(L1) #===================================== def post(root): #后序遍历,递归遍历 p1=[] if root: #非空节点 p1+= post(root.left) #递归调用左节点 p1+= post(root.right) #递归调用右节点 p1.append(root.data) return p1 #返回列表 L1=post(B1.rootNode) print(L1) #==================================== def level(root): q1=[root.data,root.left, root.right]#存放数据,左右节点地址 p1=[] #记录节点的数值 while q1: em= q1.pop(0) #从列表跳出一个元素 if em: if isinstance(em,Node): #判断元素是节点地址 q1.append(em.data) #把节点里的数值放入列表 q1.append(em.left) #把节点里的左子节点地址放入列表 q1.append(em.right) #把节点里的右子节点地址放入列表 else: p1.append(em) #把节点数据放入列表 return p1 L1=level(B1.rootNode) print(L1)
图:图论(Graph Theory)是数学的一个分支,它以图为研究对象。
- 图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。
- 图分有向图和无向图。图的每条边都规定一个方向,称为有向图;图的每条边没有方向的称为无向图。
- 图中一个节点进出的边的条数叫作该节点的度,节点的度用d(v)表示,v代表节点。
- 若一个节点的一条边开始和结束都为该节点,则称此边为自环。图结构实现主要分邻接矩阵和邻接表两类。
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邻接矩阵
邻接矩阵(Adjacency Matrix)是用行、列代表节点,用相交的元素数值表示连接关系的方阵。
在无序图的邻接矩阵中0代表不相接,1代表相接
在有序图的邻接矩阵中0代表不可达,1代表可达
注意:有序图中A→B→C中A可达C
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