小编给大家分享一下使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到灵武网站设计与灵武网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站设计制作、网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、申请域名、网络空间、企业邮箱。业务覆盖灵武地区。

广度优先(层次遍历)

从树的root开始，从上到下从左到右遍历整个树的节点

数和二叉树的区别就是，二叉树只有左右两个节点

广度优先 顺序：A - B - C - D - E - F - G - H - I

代码实现

def breadth_travel(self, root):
    """利用队列实现树的层次遍历"""
    if root == None:
      return
    queue = []
    queue.append(root)
    while queue:
      node = queue.pop(0)
      print node.elem,
      if node.lchild != None:
        queue.append(node.lchild)
      if node.rchild != None:
        queue.append(node.rchild)

深度优先

深度优先有三种算法：前序遍历，中序遍历，后序遍历

先序遍历 在先序遍历中，我们先访问根节点，然后递归使用先序遍历访问左子树，再递归使用先序遍历访问右子树

根节点->左子树->右子树

 #实现 1
 def preorder(self, root):
    """递归实现先序遍历"""
    if root == None:
      return
    print root.elem
    self.preorder(root.lchild)
    self.preorder(root.rchild)

 #实现 2
 def depth_tree(tree_node):
   if tree_node is not None:
     print (tree_node._data)
     if tree_node._left is noe None:
       return depth_tree(tree_node._left)
     if tree_node._right is not None:
       return depth_tree(tree_node._right)

中序遍历 在中序遍历中，我们递归使用中序遍历访问左子树，然后访问根节点，最后再递归使用中序遍历访问右子树

左子树->根节点->右子树

def inorder(self, root):
   """递归实现中序遍历"""
   if root == None:
     return
   self.inorder(root.lchild)
   print root.elem
   self.inorder(root.rchild)

后序遍历 在后序遍历中，我们先递归使用后序遍历访问左子树和右子树，最后访问根节点

左子树->右子树->根节点

def postorder(self, root):
   """递归实现后续遍历"""
   if root == None:
     return
   self.postorder(root.lchild)
   self.postorder(root.rchild)
   print root.elem

以上是“使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

网页题目：使用python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历的案例-创新互联
标题路径：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/ggpce.html