Python实现二叉搜索树BST的方法示例-创新互联

二叉排序树（BST）又称二叉查找树、二叉搜索树

创新互联：自2013年创立以来为各行业开拓出企业自己的“网站建设”服务，为1000多家公司企业提供了专业的网站设计制作、成都做网站、网页设计和网站推广服务，按需规划网站由设计师亲自精心设计，设计的效果完全按照客户的要求，并适当的提出合理的建议，拥有的视觉效果，策划师分析客户的同行竞争对手，根据客户的实际情况给出合理的网站构架，制作客户同行业具有领先地位的。

二叉排序树(Binary Sort Tree)又称二叉查找树。它或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树：

1.若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于根结点的值；
2.若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于根节点的值；
3.左、右子树也分别为二叉排序树。

求树深度
按序输出节点值（使用中序遍历）
查询二叉搜索树中一个具有给点关键字的结点，返回该节点的位置。时间复杂度是O(h),h是树的高度。
递归/迭代求大关键字元素
递归/迭代求最小关键字元素

# -*- coding:utf-8 -*-
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用Python实现二叉搜索树。
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class Node():
  def __init__(self, x):
    self.val = x
    self.left = None
    self.right = None

#求树的深度
def depth(root):
    if root is None:
      return 0
    else:
      return 1 + max(depth(root.left), depth(root.right))


#按序输出结点值（中序遍历）
def input_in_order(root):
  if root is None:
    return
  input_in_order(root.left)
  print(root.val)
  input_in_order(root.right)



#（递归实现 、迭代实现）查询二叉搜索树中一个具有给点关键字的结点，返回该节点的位置。时间复杂度是O(h),h是树的高度。
#递归实现
def search2(root, value):
  if root is None or root.val == value:
    return root
  if root.val > value:
    return search2(root.left, value)
  if root.val < value:
    return search2(root.right, value)


#迭代实现
def search3(root, value):
  while root != None and root.val != value:
    if root.val > value:
      root = root.left
    elif root.val < value:
      root = root.right
  return root


#求大关键字元素
#迭代实现
def max_value1(root):
  while root != None and root.left != None:
    root = root.right
  if root is None:
    return root
  else:
    return root.val

#递归实现
def max_value2(root):
  if root == None:
    return root
  elif root.right == None:
    return root.val
  else:
    return max_value2(root.right)


#求最小关键字元素
#递归实现
def min_value1(root):
  if root is None:
    return root
  elif root.left is None:
    return root.val
  else:
    return min_value1(root.left)


#迭代实现
def min_value2(root):
  if root is None:
    return root
  while root.left !=None:
    root = root.left
  return root.val


if __name__ == '__main__':
  a = Node(15)
  b = Node(6)
  c = Node(18)
  d = Node(4)
  e = Node(8)
  f = Node(17)
  g = Node(20)
  h = Node(13)
  i = Node(9)
  a.left = b
  a.right = c
  b.left = d
  b.right = e
  c.left = f
  c.right = g
  e.right = h
  h.left = i
  print(search2(a, 13))
  print(search3(a,13))
  print(max_value1(a))
  print(max_value2(a))
  print(min_value1(a))
  print(min_value2(a))

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