Python 中的 Binarytree 模块
原文:https://www.geeksforgeeks.org/binarytree-module-in-python/
二叉树是一种数据结构，其中每个节点或顶点都有至少两个子节点。在 Python 中，二叉树可以用不同的方式表示，节点有不同的数据结构(字典、列表)和类表示。然而，binarytree 库有助于直接实现二叉树。它还支持堆和二叉查找树(BST)。该模块没有预装 Python 的标准实用程序模块。要安装它，请在终端中键入以下命令。
pip install binarytree
创建节点
节点类表示二叉树中特定节点的结构。这个类的属性是值，左，右。
语法: binarytree。节点(值，左=无，右=无) 参数: 值:包含节点的数据。该值必须是数字。 左: Conatins 左节点子节点的详细信息。 右侧:包含右侧节点子节点的详细信息。
注意:如果左或右子节点不是 binarytree 的实例。然后引发节点类 binary tree . exceptions . nodetyperror，如果节点值不是数字，则引发 binary tree . exceptions . nodetyperror。 T3】例:
Python 3
from binarytree import Node
root = Node(3)
root.left = Node(6)
root.right = Node(8)
# Getting binary tree
print('Binary tree :', root)
# Getting list of nodes
print('List of nodes :', list(root))
# Getting inorder of nodes
print('Inorder of nodes :', root.inorder)
# Checking tree properties
print('Size of tree :', root.size)
print('Height of tree :', root.height)
# Get all properties at once
print('Properties of tree : \n', root.properties)
输出:
二叉树: 3 / \ 6 8 节点列表:【节点(3)、节点(6)、节点(8)】 节点顺序:【节点(6)、节点(3)、节点(8)】 树的大小:3 树的高度:1 树的属性: {“高度”:1，“大小”:3，“is _ max _ heap”:False，“is _ min _ heap”:True，“is _ perfect”:True，“is _ strict”:True，“is _ complete”:True
从列表中构建二叉树:
我们可以使用 build()方法将值列表转换为二叉树，而不是重复使用 Node 方法。 这里，给定的列表包含树的节点，使得索引 I 处的元素在索引 2i+1 处有它的左子元素，在索引 2i+2 处有它的右子元素，在(I–1)//2 处有它的父元素。j > len(列表)//2 的索引 j 处的元素是叶节点。无表示该索引处没有节点。使用值属性构建二叉树后，我们还可以得到节点列表。
语法:binary tree . build(values) 参数: 值:列出二叉树的表示。 返回:二叉树的根。
示例:
Python 3
# Creating binary tree
# from given list
from binarytree import build
# List of nodes
nodes =[3, 6, 8, 2, 11, None, 13]
# Building the binary tree
binary_tree = build(nodes)
print('Binary tree from list :\n',
binary_tree)
# Getting list of nodes from
# binarytree
print('\nList from binary tree :',
binary_tree.values)
输出:
Binary tree from list :
___3
/ \
6 8
/ \ \
2 11 13
List from binary tree : [3, 6, 8, 2, 11, None, 13]
构建随机二叉树:
tree()生成随机二叉树并返回其根节点。
语法: binarytree.tree(height=3，is_perfect=False) 参数: height: 它是树的高度，其值可以在 0-9(包括 0 和 9) is _ perfect:如果设置为 True，则会创建一个完美的二进制文件。 返回:二叉树的根节点。
示例:
Python 3
from binarytree import tree
# Create a random binary
# tree of any height
root = tree()
print("Binary tree of any height :")
print(root)
# Create a random binary
# tree of given height
root2 = tree(height = 2)
print("Binary tree of given height :")
print(root2)
# Create a random perfect
# binary tree of given height
root3 = tree(height = 2,
is_perfect = True)
print("Perfect binary tree of given height :")
print(root3)
输出:
Binary tree of any height :
14____
/ \
2 5__
/ / \
6 1 13
/ / / \
7 9 4 8
Binary tree of given height :
1__
/ \
5 2
/ \
4 3
Perfect binary tree of given height :
__3__
/ \
2 4
/ \ / \
6 0 1 5
构建基站:
二叉查找树是一种特殊类型的树数据结构，其顺序给出了节点或顶点的排序列表。在 Python 中，我们可以使用 binarytree 模块直接创建一个 BST 对象。bst()生成一个随机二叉查找树并返回它的根节点。
语法: binarytree.bst(height=3，is_perfect=False) 参数: height: 它是树的高度，它的值可以在 0-9(包括 0 和 9) is _ perfect:如果设置为 True，则会创建一个完美的二进制。 返回:BST 的根节点。
示例:
Python 3
from binarytree import bst
# Create a random BST
# of any height
root = bst()
print('BST of any height : \n',
root)
# Create a random BST of
# given height
root2 = bst(height = 2)
print('BST of given height : \n',
root2)
# Create a random perfect
# BST of given height
root3 = bst(height = 2,
is_perfect = True)
print('Perfect BST of given height : \n',
root3)
输出:
BST of any height :
____9______
/ \
__5__ ____12___
/ \ / \
2 8 10 _14
/ \ / \ /
1 4 7 11 13
BST of given height :
5
/ \
4 6
/
3
Perfect BST of given height :
__3__
/ \
1 5
/ \ / \
0 2 4 6
导入堆:
堆是一种树形数据结构，有两种类型
- 最大堆
- 最小堆
使用 binarytree 库的 heap()方法，我们可以生成一个随机的 maxheap 并返回它的根节点。要生成 minheap，我们需要将 is_max 属性设置为 False。
语法: binarytree.heap(height=3，is_max=True，is_perfect=False) 参数: height: 它是树的高度，它的值可以在 0-9(包括 0 和 9) is _ max:如果设置为 True，则生成一个 max heap else min heap。 is_perfect: 如果设置为 True，则会创建一个完美的二进制文件。 返回:堆的根节点。
Python 3
from binarytree import heap
# Create a random max-heap
root = heap()
print('Max-heap of any height : \n',
root)
# Create a random max-heap
# of given height
root2 = heap(height = 2)
print('Max-heap of given height : \n',
root2)
# Create a random perfect
# min-heap of given height
root3 = heap(height = 2,
is_max = False,
is_perfect = True)
print('Perfect min-heap of given height : \n',
root3)
输出:
Max-heap of any height :
_______14______
/ \
___12__ __13__
/ \ / \
10 8 3 9
/ \ / \ / \ /
1 5 4 6 0 2 7
Max-heap of given height :
__6__
/ \
4 5
/ \ / \
2 0 1 3
Perfect min-heap of given height :
__0__
/ \
1 3
/ \ / \
2 6 4 5
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