python深度遍歷
一、什麼是深度優先遍歷
深度優先遍歷演算法是經典的圖論演算法。從某個節點v出發開始進行搜索。不斷搜索直到該節點所有的邊都被遍歷完，當節點v所有的邊都被遍歷完以後，深度優先遍歷演算法則需要回溯到v以前驅節點來繼續搜索這個節點。
注意：深度優先遍歷問題一定要按照規則嘗試所有的可能才行。
二、二叉樹
2.二叉樹類型
二叉樹類型：空二叉樹、滿二叉樹、完全二叉樹、完美二叉樹、平衡二叉樹。
空二叉樹：有零個節點
完美二叉樹：每一層節點都是滿的二叉樹（如1中舉例的圖）
滿二叉樹：每一個節點都有零個或者兩個子節點
完全二叉樹：出最後一層外，每一層節點都是滿的，並且最後一層節點全部從左排列
平衡二叉樹：每個節點的兩個子樹的深度相差不超過1.
註：國內對完美二叉樹和滿二叉樹定義相同
3.二叉樹相關術語
術語 解釋
度 節點的度為節點的子樹個數
葉子節點 度為零的節點
分支節點 度不為零的節點
孩子節點 節點下的兩個子節點
雙親節點 節點上一層的源節點
兄弟節點 擁有同一雙親節點的節點
根 二叉樹的源頭節點
深度 二叉樹中節點的層的數量
DLR（先序）：
LDR（中序）：
LRD(後序）：
注意：L代表左子樹R代表右子樹；D代表根
6.深度優先遍歷和廣度優先遍歷
深度優先遍歷：前序、中序和後序都是深度優先遍歷
從根節點出發直奔最遠節點，
廣度優先遍歷：首先訪問舉例根節點最近的節點，按層次遞進，以廣度優先遍歷上圖的順序為：1-2-3-4-5-6-7
三、面試題+勵志
企鵝運維面試題：
1.二叉樹遍歷順序：看上文
2.用你熟悉的語言說說怎麼創建二叉樹？ python看上文
㈡ python list方法總結+深淺拷貝+二叉樹的深度遍歷
淺拷貝：在Python中，淺拷貝是指創建一個新對象，該對象包含原始對象中的所有引用元素。這意
味著，如果原始對象包含其他對象（如列表或字典），則新對象將引用這些內部對象。更改新對象中引用的元素將影響原始對象。
深拷貝：與此相反，深拷貝不僅創建新對象，還會遞歸地復制原始對象中的所有子對象。這意味著新對象和原始對象之間沒有任何關聯，因此對新對象的修改不會影響原始對象。
Python提供``模塊的`deep()`函數來實現深拷貝。請注意，對於元組，使用`tuple()`或切片操作符`:`並不會創建一份淺拷貝，反而會返回指向相同元組的引用。
下面是一個淺拷貝的示例：
首先，初始化包含列表和元組的列表`list1`。然後，對`list1`執行淺拷貝並賦予`list2`。淺拷貝後，`list2`和`list1`共享相同列表和元組對象。
接下來，執行對`list1`的操作。`list1.append(100)`不會影響`list2`，因為`list2`和`list1`是兩個獨立對象，不共享內存地址。`list1[0].append(3)`導致`list1`和`list2`的第一個列表元素同時增加元素3，因為它們引用同一個列表。而`list1[1] += (50, 60)`則在`list1`中創建新元組，並不影響`list2`，因為`list2`未引用新元組。
set()函數用於創建無序且不重復元素的集合。可以進行交集、並集和差集的運算。
例如，定義`x = set('eleven')`和`y = set('twelve')`後，可以通過`&`、`|`、`-`和`^`運算符計算交集、並集、差集和補集。
列表的常見方法：
1. `append()`：將一個元素添加到列表末尾。
2. `clear()`：清空列表內容。
3. ``：常規賦值實現淺拷貝，而`deep()`函數用於深拷貝。
4. `count()`：計算列表中指定元素出現的次數。
5. `extend()`：允許將多個值添加到列表末尾，接收一個序列作為參數。
6. `index()`：查找指定值第一次出現的索引。
7. `insert()`：在指定位置插入一個對象到列表中。
8. `pop()`：移除並返回列表末尾元素，`pop(index)`用於移除指定位置的元素。
9. `remove()`：刪除列表中第一個與指定值匹配的元素。
10. `reverse()`：反轉列表元素的順序。
11. `sort()`：對列表進行排序。
高級排序使用`sort()`函數的`key`參數設置排序依據，`reverse`參數決定排序方向。
二叉樹深度遍歷演算法通常用於遍歷樹結構的每個節點。常見的遍歷類型包括前序遍歷、中序遍歷和後序遍歷。
遍歷演算法可以應用於二叉樹的遍歷，例如獲取所有從根節點到葉子節點的元素列表集合，可以使用深度優先搜索（DFS）來實現，具體步驟包括遍歷左右子樹和處理當前節點。
㈢ python的os.walk()為什麼那麼強悍
Python的os.walk()之所以強大，關鍵在於它巧妙地使用了遞歸和生成器技術。os.walk()函數遍歷指定目錄下的所有子目錄與文件，其代碼設計簡潔高效，能夠處理復雜的文件結構。
遞歸是os.walk()實現深度遍歷的核心機制。通過調用自身，os.walk()可以逐級訪問目錄及其子目錄，確保所有文件和子目錄都被掃描。這種方式避免了復雜的循環嵌套，使得代碼更加優雅且易於理解和維護。
生成器則是os.walk()的另一大亮點。生成器是一種特殊的迭代器，它允許函數在需要時生成結果，而不是一次性計算並存儲所有結果。os.walk()通過yield語句生成目錄、文件及其路徑，用戶可以在遍歷過程中處理每個元素，無需一次性載入大量數據到內存中。這種設計極大地節省了內存資源，尤其在處理大量文件時更為關鍵。
此外，os.walk()還提供了靈活性選項，如topdown參數控制遍歷順序，onterror處理錯誤，followlinks處理符號鏈接等。這些功能使得os.walk()能夠適應各種復雜場景，滿足不同需求。
綜上所述，os.walk()的強大之處在於其高效、靈活和內存友好的設計。通過遞歸和生成器技術，它能夠在復雜的文件系統中輕松地遍歷目錄和文件，且具備高度的可擴展性和適應性。因此，os.walk()成為了Python中處理文件系統操作的首選工具。
㈣ python遍歷列表
在Python中遍歷列表是一項基本的操作。下面將介紹如何使用不同的方法遍歷列表。
1. 使用簡單的for循環結構遍歷
你可以直接使用for循環來遍歷列表，例如：
```python
for item in my_list:
print(item)
```
這將列印出列表`my_list`中的每個元素。
2. 運用`range()`和`len()`函數遍歷
如果你需要同時獲取元素和它的索引，可以使用`range()`和`len()`函數，例如：
```python
for i in range(len(my_list)):
print(i, my_list[i])
```
這將列印出列表`my_list`中每個元素的索引和值。
3. 運用`enumerate()`函數遍歷
`enumerate()`函數提供了另一種遍歷列表的方法，它自動返回元素和它們的索引，例如：
```python
for i, item in enumerate(my_list):
print(i, item)
```
這同樣會列印出列表`my_list`中每個元素的索引和值。
以上就是在Python中遍歷列表的三種常見方法。選擇哪一種方法取決於你的具體需求，每種方法都有其適用的場景。希望這些信息能夠幫助你更好地理解和使用Python中的列表遍歷。
㈤ python：38.二叉樹深度
輸入一棵二叉樹，求該樹的深度。從根結點到葉結點依次經過的結點（含根、葉結點）形成樹的一條路徑，最長路徑的長度為樹的深度。
2. 非遞歸
採用層次遍歷的方法，訪問每一層。首先構造一個數列，將每一層結點放進去列表中之後再取出，每取出一次計數加1，當列表為空時，計數結束返回count.
使用隊列實現層次遍歷，從根節點開始，將根節點入隊。然後開始循環，每次出隊一個節點，將該節點的左右子節點入隊（如果存在）。這個過程一直循環到隊列為空，此時隊列內節點均已遍歷，計數即為樹的深度。
非遞歸方法的優勢在於不需要額外的遞歸調用棧空間，適合處理樹的深度較大的情況。通過不斷遍歷隊列，可以確保每層的節點都得到訪問，從而准確計算出樹的深度。
總結，二叉樹深度計算有遞歸和非遞歸兩種方法。非遞歸方法採用層次遍歷，使用隊列結構，通過計數每次隊列為空時的次數來確定樹的深度。這種方法空間效率較高，適用於樹結構深度較大的情況。