Python中的二叉树查找算法模块使用指南

python中的二叉树模块内容：

BinaryTree：非平衡二叉树
 AVLTree：平衡的AVL树
 RBTree：平衡的红黑树
以上是用python写的，相面的模块是用c写的，并且可以做为Cython的包。

FastBinaryTree
 FastAVLTree
 FastRBTree
特别需要说明的是：树往往要比python内置的dict类慢一些，但是它中的所有数据都是按照某个关键词进行排序的，故在某些情况下是必须使用的。

安装和使用

安装方法

安装环境：

ubuntu12.04, python 2.7.6

安装方法

下载源码，地址：https://bitbucket.org/mozman/bintrees/src
进入源码目录，看到setup.py文件，在该目录内运行   

python setup.py install

安装成功，ok!下面就看如何使用了。

应用

bintrees提供了丰富的API,涵盖了通常的多种应用。下面逐条说明其应用。

- 引用

如果按照一般模块的思路，输入下面的命令引入上述模块

>>> import bintrees

 
错了，这是错的，出现如下警告：(×××不可用，用×××）

  Warning: FastBinaryTree not available, using Python version BinaryTree.  Warning: FastAVLTree not available, using Python version AVLTree.  Warning: FastRBTree not available, using Python version RBTree.

正确的引入方式是：

  >>> from bintrees import BinaryTree   #只引入了BinartTree  >>> from bintrees import *       #三个模块都引入了

- 实例化

看例子：

>>> btree = BinaryTree()  >>> btree  BinaryTree({})  >>> type(btree)  <class 'bintrees.bintree.BinaryTree'>

  
- 逐个增加键值对： .__setitem__(k,v) .复杂度O(log(n))(后续说明中，都会有复杂度标示，为了简单，直接标明：O(log(n)).)

看例子：

>>> btree.__setitem__("Tom","headmaster") >>> btree BinaryTree({'Tom': 'headmaster'}) >>> btree.__setitem__("blog","http://blog.csdn.net/qiwsir") >>> btree BinaryTree({'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'})

  
- 批量添加： .update(E)  E是dict/iterable，将E批量更新入btree. O(E*log(n))

看例子：

>>> adict = [(2,"phone"),(5,"tea"),(9,"scree"),(7,"computer")]  >>> btree.update(adict)  >>> btree  BinaryTree({2: 'phone', 5: 'tea', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'})

  
- 查找某个key是否存在： .__contains__(k)  如果含有键k，则返回True,否则返回False. O(log(n))

看例子：

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 5: 'tea', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'}) >>> btree.__contains__(5) True >>> btree.__contains__("blog") True >>> btree.__contains__("qiwsir") False >>> btree.__contains__(1) False