正经夜光杯

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

Python tree sort树排序算法详解及源码

作者：正经夜光杯 | 2024-08-17 15:00:11

踩

Tree sort树排序算法是一种使用二叉搜索树（BST）进行排序的方法。它的基本思想是将待排序的元素依次插入到BST中，然后通过中序遍历BST得到有序的元素序列。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

具体的排序过程如下：

创建一个空的BST。
依次将待排序的元素插入到BST中。
对BST进行中序遍历，得到有序的元素序列。

tree sort树排序算法的优点：

实现简单：tree sort只需要实现一个二叉搜索树的插入操作和中序遍历操作即可。
稳定性：tree sort是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后依然保持不变。

tree sort树排序算法的缺点：

时间复杂度：最坏情况下，tree sort的时间复杂度为O(n^2)，因为BST可能会变成一个链表，影响插入和遍历的效率。
空间复杂度：tree sort的空间复杂度为O(n)，需要额外的空间来存储BST。

下面是使用Python实现tree sort树排序算法的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if root is None:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        inorder(root.right)

def tree_sort(arr):
    root = None
    for val in arr:
        root = insert(root, val)
    inorder(root)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 3, 7, 8]
tree_sort(arr)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

使用tree sort树排序算法时的注意事项：

在实现tree sort算法时，需要保证插入的元素是可比较的，否则无法构建BST。
如果待排序的元素集合中存在大量重复元素，可能导致插入和遍历的效率下降，应该考虑其他排序算法。
tree sort算法会修改原始数组的顺序，如果不希望修改原始数组，可以在插入BST时创建新的节点对象来存储元素值。

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/正经夜光杯/article/detail/993202