base binary search tree

Author: weiy

Tree/BinarySearchTree.py

@@ -0,0 +1,145 @@
+"""
+包括生成树，二叉搜索树的前后中遍历。
+
+二叉搜索树在比较优质的情况下搜索和插入时间都是 O(logn) 的。在极端情况下会退化为链表 O(n)。
+将无序的链表塞进二叉搜索树里，按左根右中序遍历出来就是排序好的有序链表。
+
+
+"""
+
+# 生成树操作。
+
+class TreeNode(object):
+
+    def __init__(self , val, left=None, right=None):
+
+        self.val = val
+        self.left = left
+        self.right = right
+
+
+class binarySearchTree(object):
+    """
+        二叉搜索树，
+        它的性质是左边节点都小于根节点，右边的都大于根节点。
+        而且一般来说它是不存在重复元素的。
+
+    """
+
+    def __init__(self, root):
+        if isinstance(root, TreeNode):
+            print(1)
+            self.root = root
+        else:
+            self.root = TreeNode(root)
+
+    def add(self, value):
+        # 从顶点开始遍历，找寻其合适的位置。
+        root = self.root
+        while 1:
+            if root.val < value:
+                if root.right is None:
+                    if self.search(value):
+                        break
+                    root.right = TreeNode(value)
+                    break
+                else:
+                    root = root.right
+                    continue
+
+            if root.val > value:
+                if root.left is None:
+                    if self.search(value):
+                        break
+                    root.left = TreeNode(value)
+                    break
+                else:
+                    root = root.left
+                    continue
+
+            if root.val == value:
+                break
+
+    def search(self, value):
+        # 查找一个值是否存在于这颗树中。
+        return self._search(self.root, value)
+
+    def _search(self, root, value):
+        if root.val == value:
+            return True
+
+        if root.right:
+            if root.val < value:
+                return self._search(root.right, value)
+
+        if root.left:
+            if root.val > value:
+                return self._search(root.left, value)
+
+        return False
+
+    def delete(self):
+        pass
+
+    def prevPrint(self):
+        # 根左右
+        nodes = [self.root]
+        result = []
+        while 1:
+            if not nodes:
+                return result
+            node = nodes.pop()
+            result.append(node.val)
+
+            if node.right:
+                nodes.append(node.right)
+
+            if node.left:
+                nodes.append(node.left)
+
+    def _middlePrint(self, root, result):
+        if root.left:
+            self._middlePrint(root.left, result)
+
+        result.append(root.val)
+
+        if root.right:
+            self._middlePrint(root.right,result)
+
+    def middlePrint(self):
+        # 左根右
+        result = []
+        self._middlePrint(self.root, result)
+
+        return result
+
+    def _suffPrint(self, root, result):
+        if root.left:
+            self._suffPrint(root.left, result)
+
+        if root.right:
+            self._suffPrint(root.right,result)
+        
+        result.append(root.val)
+
+    def suffPrint(self):
+        # 左右根
+        result = []
+        self._suffPrint(self.root, result)
+
+        return result
+
+
+oneTree = binarySearchTree(5)
+
+for i in range(-5, 10):
+    oneTree.add(i)
+
+print(oneTree.middlePrint())
+print(oneTree.suffPrint())
+
+
+
+
+
+