二叉树的python可视化和常用操作代码

二叉树是一个重要的数据结构, 本文基于"二叉查找树"的python可视化 pybst 包, 做了一些改造, 可以支持更一般的"二叉树"可视化. 关于二叉树和二叉查找树的概念以及常用操作和算法基础, 可以看后面的参考文章.

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二叉查找树可视化包 pybst
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pypi 有一个"二叉查找树"的可视化的package, 是 pybst 包, 该包依赖 matplotlib 和 networkx, 所以推荐在 Anaconda 发行版上安装.

以下代码可以直接在 dreampie shell中执行

# demo1: 简单测试示例

# 导入指定类和函数
from pybst.bstree import BSTree
from pybst.draw import plot_tree

# 创建一个树
tree=BSTree()

tree.insert(10, '')
"""
insert()方法说明: 增加一个节点(key为10, value为a), key 必须是数值, value 看起来没什么用, 直接赋空字符串即可.
因为没有指定 parent 参数, 而且是第一个没有指定 parent 的调用, 所以新节点为根节点.
在根节点生成后, 如调用 insert() 时仍没有指定 parent 的话, bst 包将按照二叉查找树的规则, 自动在合适的节点上增加子节点.
但注意该函数返回值为空, 而不是新生成的节点, 要获得新节点, 需要使用get_node()方法.
"""

# 获取key=10的节点
parent_node=tree.get_node(10)

# 在key=10的节点上增加子节点, 因为bst包是二叉查找树, 所以如果三次指定了同一个parent_node,
# 第3次新增的节点将是parent_node的孙子节点, 而不是直接子节点
tree.insert(11, '', parent_node)

# 二叉查找树可视化, 该树共两个节点: 10 和 11
plot_tree(tree)

# demo2: 一个稍微复杂的示例

# 创建一个树
tree=BSTree()
tree.insert(90, '')

node_90=tree.get_node(90)
tree.insert(50, '', node_90)
tree.insert(150, '', node_90)

node_50=tree.get_node(50)
tree.insert(20, '', node_50)
tree.insert(75, '', node_50)

node_20=tree.get_node(20)
tree.insert(5, '', node_20)
tree.insert(25, '', node_20)

node_75=tree.get_node(75)
tree.insert(66, '', node_75)
tree.insert(88, '', node_75)
tree.insert(98, '', node_75) # 注意98这个节点将自动会接在88节点下, 而不是75节点下.

# 二叉查找树可视化
plot_tree(tree)

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让 pybst 包支持普通二叉树
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因为 bst 包自动会按照"二叉查找树"的规则排列节点, 比如key小的话, 会放在左边, key多的话, 会放在右边, 也会自动选择合适的父节点.
所以不能支持普通的二叉树的可视化, 我对 pybst 包 bstree.py 做了修改, 可以支持普通的二叉树的可视化.

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增加 binarytree.py 模块
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file bstree.py -> binarytree.py , 最终也放到 site-packages\pybst\ 目录下.
class BSTree --> BinaryTree
并为新的 BinaryTree 类增加下面 3 个方法, 这些方法修改自 BSTree.get_node() 和 insert() 方法.

def get_node_for_binary_tree(self,key,*args):
"""
T.get_node(key,...) -> Node. Produces the Node in T with key
attribute key. If there is no such node, produces None.
"""
if len(args) == 0:
start = self.Root
else:
start = args[0]

if not start:
return None

if key == start.key:
return start
else:
node =  self.get_node_for_binary_tree(key, start.right)
if node:
return node
else:
node =  self.get_node_for_binary_tree(key, start.left)
return node

def insert_right(self,key,value,*args):
"""
T.insert(key,value...) <==> T[key] = value. Inserts
a new Node with key attribute key and value attribute
value into T.
"""
if not isinstance(key,(int,long,float)):
raise TypeError(str(key) + " is not a number")
else:
if not self.Root:
self.Root = Node(key,value)
elif len(args) == 0:
if not self.get_node_for_binary_tree(key,self.Root):
self.insert(key,value,self.Root)
else:
child = Node(key,value)
parent = args[0]
if not parent.right:
parent.right = child
child.parent = parent
else:
self.insert(key,value,parent.right)

def insert_left(self,key,value,*args):
"""
T.insert(key,value...) <==> T[key] = value. Inserts
a new Node with key attribute key and value attribute
value into T.
"""
if not isinstance(key,(int,long,float)):
raise TypeError(str(key) + " is not a number")
else:
if not self.Root:
self.Root = Node(key,value)
elif len(args) == 0:
if not self.get_node_for_binary_tree(key,self.Root):
self.insert(key,value,self.Root)
else:
child = Node(key,value)
parent = args[0]
if not parent.left:
parent.left = child
child.parent = parent
else:
self.insert(key,value,parent.left)

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普通二叉树可视化的 TreeNode class 和 util 方法
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# 文件名 binary_tree_util.py

# TreeNode class
class TreeNode(object):
def __init__(self, key, left=None, right=None):
self.key=key
self.left=left
self.right=right

def  __str__(self):
return str(self.key)

# visualization
from pybst.binarytree import BinaryTree
from pybst.draw import plot_tree

def my_preorder_traverse(tree, node, parent_node, is_left, combine_action):
print(node)
if combine_action:
combine_action(tree, node, parent_node, is_left)
if node.left:
is_left=True
my_preorder_traverse(tree, node.left, node, is_left, combine_action)
if node.right:
is_left=False
my_preorder_traverse(tree, node.right, node, is_left, combine_action)

def my_combine_node(tree, node, parent_node=None, is_left=True):
if parent_node:
parent_node_bt=tree.get_node_for_binary_tree(parent_node.key)
if is_left:
tree.insert_left(node.key, '', parent_node_bt)
else:
tree.insert_right(node.key, '', parent_node_bt)
else:
tree.insert(node.key, '')

def my_draw_bt(root_node):
tree=BinaryTree()
combine_node=my_combine_node
# 使用前序遍历的方法将各节点串成一个bst包能支持的tree
my_preorder_traverse(tree, root_node, parent_node=None, is_left=True, combine_action=combine_node)
if combine_node:
plot_tree(tree)

# 测试可视化效果
root=TreeNode(4,
TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))
)
my_draw_bt(root)

root=TreeNode(4,
TreeNode(7, TreeNode(8), TreeNode(6)),
TreeNode(2, TreeNode(3), TreeNode(1))
)
my_draw_bt(root)

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二叉树翻转 reverse
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# reverse
def reverse(node):
if node:
node.left, node.right=node.right, node.left
if node.left:
node.left=reverse(node.left)
if node.right:
node.right=reverse(node.right)
return node

# 测试revese
root=TreeNode(4,
TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))
)
my_draw_bt(root)
root=reverse(root)
my_draw_bt(root)

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二叉树遍历
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def preorder(node):
print(node)
if node.left:
preorder(node.left)
if node.right:
preorder(node.right)

def inorder(node):
if node.left:
inorder(node.left)
print(node)
if node.right:
inorder(node.right)

def postorder(node):
if node.left:
postorder(node.left)
if node.right:
postorder(node.right)
print(node)

# 测试revese
root=TreeNode(4,
TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))
)
my_draw_bt(root)
preorder(root)
inorder(root)
postorder(root)

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二叉树的查找
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def find(node, key):
if node:
if node.key==key:
return node
elif key<node.key:
return find(node.left,key)
else:
return find(node.right,key)
return node

def find_min(node):
if node:
if node.left:
return find_min(node.left)
else:
return node
else:
return None

def find_max(node):
if node:
if node.right:
return find_max(node.right)
else:
return node
else:
return None

# 测试搜素
root=TreeNode(4,
TreeNode(2, TreeNode(1), TreeNode(3)),
TreeNode(7, TreeNode(6), TreeNode(8))
)
node=find(root, 3)
node=find(root, 500)

find_min(root)
find_max(root)

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参考文献: 二叉树的概念
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新增节点、查找某个节点的父节点、查找最小节点
对二叉树进行前序遍历、中序遍历、后序遍