ツリーの内容を表示する関数を考えてみます。例えば、上述したツリー構造を - root - n1 - n1-1 - n1-1-1 - n1-2 - n2 - n2-1 - n2-2 - n2-2-1 - n3 - n3-1. ヒープとは

ただ、リストのまま表示しても、とっかかり辛いかなと感じたので、 リストから print できる二分木を生成する BinaryHeap ... Python で二分ヒープ heapq. はじめに Pythonによる二分探索の実装になります。実際の計算時間のグラフものせています。また、線形探索との計算時間の比較グラフものせています。 線形探索がわからない方は、こちらの線形探索の記事からどうぞ。 Pythonで線形探索。計算量と実際の計算時間をみてみる。 これを2分木で表現すると、 上図のようになる。 ヒープソートを行うには、まず、この配列（2分木）をヒープ構造にする必要がある。ヒープ構造の特徴は先にも述べた通り、次のようなものである。 二分木の根には必ず最大値がくる。

Algorithms with Python / 二分木, ヒープ 日本語で詳しく解説されています。 cpython: 1a3f2d0ced35 Lib/test/test_generators.py この228行目から295行目が二分木のPythonの例です。ツリーの出力機能もあります。 次の関連記事:Python(8)線形再帰を非再帰に変換する方法

下図の二分木の例では、9-3-14-1-5-12-17-4-7の順に探索します。 深さ優先探索（DFS：Depth First Search） 深さ優先探索は、先行順（行きがけ順）・中間順（通りがけ順）・後行順（帰りがけ順）という3種類の方法があります。 のように表示する関数です。 まず、ノードを表示する関数をとりあえず見繕います。 Pythonで二分探索木を実装してみました。 追加、検索、削除ひと通りあります。 実装コード # -*- coding: utf-8 -*- class Node: def __init__(self, label, left=None, right=None): self.label = label self.lef…

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