平衡二叉樹：
在上一節二叉樹的基礎上我們實現，如何將生成平衡的二叉樹
所謂平衡二叉樹：
我自己定義就是：任何一個節點的左高度和右高度的差的絕對值都小於2
如圖所示，此時a的左高度等於3，有高度等於1，差值為2，屬於不平衡中的左偏
此時的處理辦法就是：
將不平衡的元素的左枝的最右節點變為當前節點，
此時分兩種情況：
一、左枝有最右節點
將最右節點的左枝賦予其父節點的右枝
二、左枝沒有最右節點，
直接將左枝節點做父級節點，父級節點做其右枝
如圖所示，圖更清楚些。
可能會有疑問，為什么這樣變換？
假定a左偏，就需要一個比a小的最少一個值d(因為d唯一 一個是比a小，而且比a的左枝所有數都大的值)做父集結點，a做d的右枝，這樣在最上面的d節點就平衡了。
我們可以反證一下：
如果不是d是另一個數假設為h，此時h做父節點，a做父節點的右節點
因為a在h右邊，所以 a > h
因為b,e,d,f都是h的左枝，所以 h>d>b>e>f
所以 a>h>d>b>e>f
所以在不加入新節點的情況下，就只能是d
左偏和右偏是一樣的，可以完全鏡像過來就ok了
處理了所有節點 的左偏和右偏使整個二叉樹平衡，這就是平衡二叉樹的基本思想
代碼實現：
# -*- coding:utf-8 -*- # 日期：2018/6/12 8:37 # Author:小鼠標 # 節點對象 class Node: def __init__(self): self.left_children = None self.left_height = 0 self.right_children = None self.right_height = 0 self.value = None # 二叉樹對象 class tree: def __init__(self): self.root = False self.front_list = [] self.middle_list = [] self.after_list = [] # 生成二叉樹 def create_tree(self,n=0,l=[]): if l == []: print("傳入的列表為空") return if n > len(l)-1: print("二叉樹生成") return node = Node() node.value = l[n] if not self.root: self.root = node self.list = l else: self.add(self.root,node) self.create_tree(n+1,l) # 添加節點 def add(self,parent,new_node): if new_node.value > parent.value: # 插入值比父親值大，所以在父節點右邊 if parent.right_children == None: parent.right_children = new_node # 新插入節點的父親節點的高度值為1，也就是子高度值0+1 parent.right_height = 1 # 插入值后 從下到上更新節點的height else: self.add(parent.right_children,new_node) # 父親節點的右高度等於右孩子，左右高度中較大的值 + 1 parent.right_height = max(parent.right_children.right_height, parent.right_children.left_height) + 1 # ======= 此處開始判斷平衡二叉樹======= # 右邊高度大於左邊高度 屬於右偏 if parent.right_height - parent.left_height >= 2: self.right_avertence(parent) else: # 插入值比父親值小，所以在父節點左邊 if parent.left_children == None: parent.left_children = new_node parent.left_height = 1 else: self.add(parent.left_children,new_node) parent.left_height = max(parent.left_children.right_height, parent.left_children.left_height) + 1 # ======= 此處開始判斷平衡二叉樹======= # 左邊高度大於右邊高度 屬於左偏 if parent.left_height - parent.right_height >= 2: self.left_avertence(parent) # 更新當前節點下的所有節點的高度 def update_height(self,node): # 初始化節點高度值為0 node.left_height = 0 node.right_height = 0 # 是否到最底層的一個 if node.left_children == None and node.right_children == None: return else: if node.left_children: self.update_height(node.left_children) # 當前節點的高度等於左右子節點高度的較大值 + 1 node.left_height = max(node.left_children.left_height,node.left_children.right_height) + 1 if node.right_children: self.update_height(node.right_children) # 當前節點的高度等於左右子節點高度的較大值 + 1 node.right_height = max(node.right_children.left_height, node.right_children.right_height) + 1 # 檢查是否仍有不平衡 if node.left_height - node.right_height >= 2: self.left_avertence(node) elif node.left_height - node.right_height <= -2: self.right_avertence(node) def right_avertence(self,node): # 右偏 就將當前節點的最左節點做父親 new_code = Node() new_code.value = node.value new_code.left_children = node.left_children best_left = self.best_left_right(node.right_children) v = node.value # 返回的對象本身, if best_left == node.right_children and best_left.left_children == None: # 說明當前節點沒有有節點 node.value = best_left.value node.right_children = best_left.right_children else: node.value = best_left.left_children.value best_left.left_children = best_left.left_children.right_children node.left_children = new_code self.update_height(node) # 處理左偏情況 def left_avertence(self,node): new_code = Node() new_code.value = node.value new_code.right_children = node.right_children best_right = self.best_left_right(node.left_children,1) v = node.value # 返回的對象本身, if best_right == node.left_children and best_right.right_children == None: # 說明當前節點沒有有節點 node.value = best_right.value node.left_children = best_right.left_children else: node.value = best_right.right_children.value best_right.right_children = best_right.right_children.left_children node.right_children = new_code self.update_height(node) # 返回node節點最左（右）子孫的父級 def best_left_right(self,node,type=0): # type=0 默認找最左子孫 if type == 0: if node.left_children == None: return node elif node.left_children.left_children == None: return node else: return self.best_left_right(node.left_children,type) else: if node.right_children == None: return node elif node.right_children.right_children == None: return node else: return self.best_left_right(node.right_children,type) # 前序(先中再左最后右) def front(self,node=None): if node == None: self.front_list = [] node = self.root # 輸出當前節點 self.front_list.append(node.value) # 先判斷左枝 if not node.left_children == None: self.front(node.left_children) # 再判斷右枝 if not node.right_children == None: self.front(node.right_children) # 返回最終結果 return self.front_list # 中序(先左再中最后右) def middle(self,node=None): if node == None: node = self.root # 先判斷左枝 if not node.left_children == None: self.middle(node.left_children) # 輸出當前節點 self.middle_list.append(node.value) # 再判斷右枝 if not node.right_children == None: self.middle(node.right_children) return self.middle_list # 后序(先左再右最后中) def after(self,node=None): if node == None: node = self.root # 先判斷左枝 if not node.left_children == None: self.after(node.left_children) # 再判斷右枝 if not node.right_children == None: self.after(node.right_children) self.after_list.append(node.value) return self.after_list # 節點刪除 def del_node(self,v,node=None): if node == None: node = self.root # 刪除根節點 if node.value == v: self.del_root(self.root) return # 刪除當前節點的左節點 if node.left_children: if node.left_children.value == v: self.del_left(node) return # 刪除當前節點的右節點 if node.right_children: if node.right_children.value == v: self.del_right(node) return if v > node.value: if node.right_children: self.del_node(v, node.right_children) else: print("刪除的元素不存在") else: if node.left_children: self.del_node(v, node.left_children) else: print("刪除的元素不存在") #刪除當前節點的右節點 def del_right(self,node): # 情況1 刪除節點沒有右枝 if node.right_children.right_children == None: node.right_children = node.right_children.left_children else: best_left = self.best_left_right(node.right_children.right_children) # 表示右枝最左孫就是右枝本身 if best_left == node.right_children.right_children and best_left.left_children == None: node.right_children.value = best_left.value node.right_children.right_children = best_left.right_children else: node.right_children.value = best_left.left_children.value best_left.left_children = best_left.left_children.right_children # 刪除當前節點的左節點 def del_left(self,node): # 情況1 刪除節點沒有右枝 if node.left_children.right_children == None: node.left_children = node.left_children.left_children else: best_left = self.best_left_right(node.left_children.right_children) # 表示右枝最左子孫就是右枝本身 if best_left == node.left_children.right_children and best_left.left_children == None: node.left_children.value = best_left.value node.left_children.right_children = best_left.right_children else: node.left_children.value = best_left.left_children.value best_left.left_children = best_left.left_children.right_children # 刪除根節點 def del_root(self,node): if node.right_children == None: if node.left_children == None: node.value = None else: self.root = node.left_children else: best_left = self.best_left_right(node.right_children) # 表示右枝最左子孫就是右枝本身 if best_left == node.right_children and best_left.left_children == None: node.value = best_left.value node.right_children = best_left.right_children else: node.value = best_left.left_children.value best_left.left_children = best_left.left_children.right_children # 搜索 def search(self,v,node=None): if node == None: node = self.root if node.value == v: return True if v > node.value: if not node.right_children == None: return self.search(v, node.right_children) else: if not node.left_children == None: return self.search(v, node.left_children) return False if __name__ == '__main__': # 需要建立二叉樹的列表 list = [4, 6, 3, 1, 7, 9, 8, 5, 2] t = tree() t.create_tree(0,list) res = t.front() print('前序', res)
執行結果：
前序 [4, 2, 1, 3, 7, 6, 5, 9, 8]
通過前序可以畫出二叉樹
完美，哈哈。
這是我鑽了兩天才寫出的代碼，哈哈，努力還是有回報的，加油。
下一步就是代碼優化了