• 判断二叉树是否为二叉搜索树、完全二叉树、平衡二叉树 Python实现


    1.二叉搜索树:若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树。(即中序遍历情况下,值依次增大

     1 # 二叉搜索树
     2 # 中序遍历情况下,值递增则为二叉树
     3 def isBSTree(head):
     4     minimum = -100000               # 设定一个最小值
     5     if head is None:
     6         return False
     7     prenum = minimum
     8     stack = []
     9     while head or len(stack) > 0:
    10         if head:
    11             stack.append(head)
    12             head = head.left
    13         else:
    14             head = stack.pop()
    15             if head.val < prenum:   # 保证中序遍历情况下值递增
    16                 return False
    17             else:
    18                 prenum = head.val
    19             head = head.right
    20     return True

    2.完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。(除了最后一层之外的其他每一层都被完全填充,并且所有结点都保持向左对齐。

     1 # 判断一棵树是否为完全二叉树
     2 # 左无、右有 ==> 返回 False
     3 # 左无、右无 ==> 激活判断:之后所有节点都是叶节点
     4 # 左有、右无 ==> 激活判断:之后所有节点都是叶节点        ==》      只要右无之后都必须是叶节点
     5 # 左有、右有 ==> 不用处理
     6 import queue
     7 def isCBTree(head):
     8     if not head:
     9         return False
    10     que = queue.Queue()
    11     que.put(head)
    12     flag = False                                # 是否激活判断过程
    13     while not que.empty():
    14         head = que.get()
    15         if head.left:
    16             que.put(head.left)
    17         if head.right:
    18             que.put(head.right)
    19 
    20         if (not head.left) and head.right:      #左空、又不空必不为CBT
    21             return False
    22 
    23         if flag:                                # 若过程激活则判断节点是否为叶节点
    24             if head.left or head.right:
    25                 return False
    26 
    27         if not (head.left and head.right):      # 左不空、右空 | 左空、右空
    28             flag = True                         # 激活判断在此之后的节点必须为叶节点
    29 return True

    3.平衡二叉树:平衡二叉树是一棵二叉树,其可以为空,或满足如下2个性质:①左右子树深度之差的绝对值不大于1。②左右子树都是平衡二叉树

    第一种写法:递归返回判断结果和子节点深度

     1 # 判断二叉树是否为平衡二叉树
     2 # 先判断该节点是否平衡
     3 # 再递归去判断左节点和右节点是否平衡
     4 def process(head):
     5     if head is None:
     6         return True, 0
     7     leftData = process(head.left)
     8     if not leftData[0]:
     9         return False, 0
    10     rightData = process(head.right)
    11     if not rightData[0]:
    12         return False, 0
    13     if abs(leftData[1]-rightData[1]) > 1:
    14         return False, 0
    15     return True, max(leftData[1],rightData[1]) + 1

    第二种常见写法:

     1 # 判断二叉树是否为平衡二叉树
     2 # 先判断该节点是否平衡
     3 # 再递归去判断左节点和右节点是否平衡
     4 
     5 # 递归求当前节点的深度
     6 def getdepth(node):
     7     if not node:
     8         return 0
     9     ld = getdepth(node.left)
    10     rd = getdepth(node.right)
    11     return max(ld, rd) + 1
    12 
    13 
    14 def isB(head):
    15     if not head:
    16         return True
    17     ld = getdepth(head.left)
    18     rd = getdepth(head.right)
    19     if abs(ld - rd) > 1:
    20         return False
    21     return isB(head.left) and isB(head.right)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/icekx/p/9131304.html
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