先说说为什么要遍历,二叉树不是已经排好序了么?如果大于当前节点值,搜索右子树,小于当前值,继续搜索左子树。 参考两个sql: select id,name,grade from student where id=1 select id,name,grade from student where name='李四'
数据库创建索引,可以加快搜索速度,但要维护额外空间。
先遍历子节点,再遍历兄弟节点。 从根节点开始递归,如果存在子节点,继续遍历子节点。
def traverse_d(self):
self._traverse_d(self.root)
##深度优先遍历
def _traverse_d(self,node):
if(node == None):
return
self._traverse_d(node.lnode)
self._traverse_d(node.rnode)
print("key:%d==>value:%d"% (node.key,node.value))
先遍历兄弟节点,在遍历子节点。 采用队列实现,出队时添加子节点。
def traverse_w(self):
self._traverse_w(self.root)
## 广度优先遍历
def _traverse_w(self,node):
q = Queue()
q.put(node)
while(not q.empty()):
node = q.get()
if(node.lnode!=None):
q.put(node.lnode)
if(node.rnode!=None):
q.put(node.rnode)
print("key:%d==>value:%d"% (node.key,node.value))
以作者的自身经历,二叉树的深度遍历比较好记,总是忘如何实现广度优先,后来记住一个诀窍,广度优先要有一个队列,就记住了。放个图,加深一下记忆。
队列