Cómo implementar un árbol de búsqueda binario en Python?

class Node: 
    rChild,lChild,data = None,None,None

Esto está mal-hace que sus variables variables de clase - es decir, cada instancia de Nodo utiliza los mismos valores (cambiar rChild de cualquier nodo lo cambia para todos los nodos!). Esto claramente no es lo que quieres; intenta

class Node: 
    def __init__(self, key):
        self.rChild = None
        self.lChild = None
        self.data = key

Ahora cada nodo tiene su propio conjunto de variables. Lo mismo se aplica a su definición de Árbol,

class Tree:
    root,size = None,0    # <- lose this line!
    def __init__(self):
        self.root = None
        self.size = 0

Además, cada clase debe ser una clase de" nuevo estilo "derivada de la clase "objeto" y debe encadenarse a objeto.__ init _ _ ():

class Node(object): 
    def __init__(self, data, rChild=None, lChild=None):
        super(Node,self).__init__()
        self.data   = data
        self.rChild = rChild
        self.lChild = lChild

class Tree(object):
    def __init__(self):
        super(Tree,self).__init__()
        self.root = None
        self.size = 0

También, main() está sangrada demasiado lejos - como se muestra, es un método de Árbol que es incalificable porque no acepta un argumento self.

Además, está modificando los datos del objeto directamente (t.root = Node(4)), lo que destruye la encapsulación( el punto de tener clases en primer lugar); debería estar haciendo algo más como

def main():
    t = Tree()
    t.add(4)    # <- let the tree create a data Node and insert it
    t.add(5)

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

    def __str__(self):
        return "[%s, %s, %s]" % (self.left, str(self.val), self.right)

    def isEmpty(self):
        return self.left == self.right == self.val == None

    def insert(self, val):
        if self.isEmpty():
            self.val = val
        elif val < self.val:
            if self.left is None:
                self.left = BST(val)
            else:
                self.left.insert(val)
        else:
            if self.right is None:
                self.right = BST(val)
            else:
                self.right.insert(val)

a = BST(1)
a.insert(2)
a.insert(3)
a.insert(0)
print a

El método de la Op Tree.insert califica para el premio "Gross Misnomer of the Week" 't no inserta nada. Crea un nodo que no está conectado a ningún otro nodo (no es que haya nodos a los que adjuntarlo) y luego el nodo creado se destruye cuando el método regresa.

Para la edificación de @Hugh Bothwell:

>>> class Foo(object):
...    bar = None
...
>>> a = Foo()
>>> b = Foo()
>>> a.bar
>>> a.bar = 42
>>> b.bar
>>> b.bar = 666
>>> a.bar
42
>>> b.bar
666
>>>

class Node:
    rChild,lChild,parent,data = None,None,None,0    

def __init__(self,key):
    self.rChild = None
    self.lChild = None
    self.parent = None
    self.data = key 

class Tree:
    root,size = None,0
    def __init__(self):
        self.root = None
        self.size = 0
    def insert(self,someNumber):
        self.size = self.size+1
        if self.root is None:
            self.root = Node(someNumber)
        else:
            self.insertWithNode(self.root, someNumber)    

    def insertWithNode(self,node,someNumber):
        if node.lChild is None and node.rChild is None:#external node
            if someNumber > node.data:
                newNode = Node(someNumber)
                node.rChild = newNode
                newNode.parent = node
            else:
                newNode = Node(someNumber)
                node.lChild = newNode
                newNode.parent = node
        else: #not external
            if someNumber > node.data:
                if node.rChild is not None:
                    self.insertWithNode(node.rChild, someNumber)
                else: #if empty node
                    newNode = Node(someNumber)
                    node.rChild = newNode
                    newNode.parent = node 
            else:
                if node.lChild is not None:
                    self.insertWithNode(node.lChild, someNumber)
                else:
                    newNode = Node(someNumber)
                    node.lChild = newNode
                    newNode.parent = node                    

    def printTree(self,someNode):
        if someNode is None:
            pass
        else:
            self.printTree(someNode.lChild)
            print someNode.data
            self.printTree(someNode.rChild)

def main():  
    t = Tree()
    t.insert(5)  
    t.insert(3)
    t.insert(7)
    t.insert(4)
    t.insert(2)
    t.insert(1)
    t.insert(6)
    t.printTree(t.root)

if __name__ == '__main__':
    main()

Mi solución.

Encuentro las soluciones un poco torpes en la parte insert. Puedes devolver la referencia root y simplificarla un poco:

def binary_insert(root, node):
    if root is None:
        return node
    if root.data > node.data:
        root.l_child = binary_insert(root.l_child, node)
    else:
        root.r_child = binary_insert(root.r_child, node)
    return root

Solo algo para ayudarte a empezar.

Una (simple idea de) búsqueda de árbol binario sería muy probable que se implementara en python de acuerdo con las líneas:

def search(node, key):
    if node is None: return None  # key not found
    if key< node.key: return search(node.left, key)
    elif key> node.key: return search(node.right, key)
    else: return node.value  # found key

Ahora solo necesita implementar el andamiaje (creación de árbol e inserciones de valor) y listo.

Otro Python BST con clave de ordenación (valor predeterminado)

LEFT = 0
RIGHT = 1
VALUE = 2
SORT_KEY = -1

class BinarySearchTree(object):

    def __init__(self, sort_key=None):
        self._root = []  
        self._sort_key = sort_key
        self._len = 0  

def insert(self, val):
    if self._sort_key is None:
        sort_key = val // if no sort key, sort key is value
    else:
        sort_key = self._sort_key(val)

    node = self._root
    while node:
        if sort_key < node[_SORT_KEY]:
            node = node[LEFT]
        else:
            node = node[RIGHT]

    if sort_key is val:
        node[:] = [[], [], val]
    else:
        node[:] = [[], [], val, sort_key]
    self._len += 1

def minimum(self):
    return self._extreme_node(LEFT)[VALUE]

def maximum(self):
    return self._extreme_node(RIGHT)[VALUE]

def find(self, sort_key):
    return self._find(sort_key)[VALUE]

def _extreme_node(self, side):
    if not self._root:
        raise IndexError('Empty')
    node = self._root
    while node[side]:
        node = node[side]
    return node

def _find(self, sort_key):
    node = self._root
    while node:
        node_key = node[SORT_KEY]
        if sort_key < node_key:
            node = node[LEFT]
        elif sort_key > node_key:
            node = node[RIGHT]
        else:
            return node
    raise KeyError("%r not found" % sort_key)

Aquí está una implementación compacta, orientada a objetos y recursiva:

    class BTreeNode(object):
        def __init__(self, data):
            self.data = data
            self.rChild = None
            self.lChild = None

    def __str__(self):
        return (self.lChild.__str__() + '<-' if self.lChild != None else '') + self.data.__str__() + ('->' + self.rChild.__str__() if self.rChild != None else '')

    def insert(self, btreeNode):
        if self.data > btreeNode.data: #insert left
            if self.lChild == None:
                self.lChild = btreeNode
            else:
                self.lChild.insert(btreeNode)
        else: #insert right
            if self.rChild == None:
                self.rChild = btreeNode
            else:
                self.rChild.insert(btreeNode)


def main():
    btreeRoot = BTreeNode(5)
    print 'inserted %s:' %5, btreeRoot

    btreeRoot.insert(BTreeNode(7))
    print 'inserted %s:' %7, btreeRoot

    btreeRoot.insert(BTreeNode(3))
    print 'inserted %s:' %3, btreeRoot

    btreeRoot.insert(BTreeNode(1))
    print 'inserted %s:' %1, btreeRoot

    btreeRoot.insert(BTreeNode(2))
    print 'inserted %s:' %2, btreeRoot

    btreeRoot.insert(BTreeNode(4))
    print 'inserted %s:' %4, btreeRoot

    btreeRoot.insert(BTreeNode(6))
    print 'inserted %s:' %6, btreeRoot

La salida del main () anterior es:

inserted 5: 5
inserted 7: 5->7
inserted 3: 3<-5->7
inserted 1: 1<-3<-5->7
inserted 2: 1->2<-3<-5->7
inserted 4: 1->2<-3->4<-5->7
inserted 6: 1->2<-3->4<-5->6<-7

Es fácil implementar un BST usando dos clases, 1. Nodo y 2. Arbol La clase Tree será solo para la interfaz de usuario, y los métodos reales se implementarán en la clase Node.

class Node():

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


    def _insert(self,data):
        if data == self.value:
            return False
        elif data < self.value:
            if self.left:
                return self.left._insert(data)
            else:
                self.left = Node(data)
                return True
        else:
            if self.right:
                return self.right._insert(data)
            else:
                self.right = Node(data)
                return True

    def _inorder(self):
        if self:
            if self.left:
                self.left._inorder()
            print(self.value)
            if self.right:
                self.right._inorder()



class Tree():

    def __init__(self):
        self.root = None

    def insert(self,data):
        if self.root:
            return self.root._insert(data)
        else:
            self.root = Node(data)
            return True
    def inorder(self):
        if self.root is not None:
            return self.root._inorder()
        else:
            return False




if __name__=="__main__":
    a = Tree()
    a.insert(16)
    a.insert(8)
    a.insert(24)
    a.insert(6)
    a.insert(12)
    a.insert(19)
    a.insert(29)
    a.inorder()

Función Inorder para comprobar si BST está correctamente implementado.

El siguiente código es básico en la respuesta de @DTing y lo que aprendo de la clase, que usa un bucle while para insertar (indicado en el código).

class Node:
    def __init__(self, val):
        self.l_child = None
        self.r_child = None
        self.data = val


def binary_insert(root, node):
    y = None
    x = root
    z = node
    #while loop here
    while x is not None:
        y = x
        if z.data < x.data:
            x = x.l_child
        else:
            x = x.r_child
    z.parent = y
    if y == None:
        root = z
    elif z.data < y.data:
        y.l_child = z
    else:
        y.r_child = z


def in_order_print(root):
    if not root:
        return
    in_order_print(root.l_child)
    print(root.data)
    in_order_print(root.r_child)


r = Node(3)
binary_insert(r, Node(7))
binary_insert(r, Node(1))
binary_insert(r, Node(5))

in_order_print(r)

Aquí hay una solución de trabajo.

class BST:
    def __init__(self,data):
        self.root = data
        self.left = None
        self.right = None

    def insert(self,data):
        if self.root == None:
            self.root = BST(data)
        elif data > self.root:
            if self.right == None:
                self.right = BST(data)
            else:
                self.right.insert(data)
        elif data < self.root:
            if self.left == None:
                self.left = BST(data)
            else:
                self.left.insert(data)

    def inordertraversal(self):
        if self.left != None:
            self.left.inordertraversal()
        print (self.root),
        if self.right != None:
            self.right.inordertraversal()

t = BST(4)
t.insert(1)
t.insert(7)
t.insert(3)
t.insert(6)
t.insert(2)
t.insert(5)
t.inordertraversal()

La respuesta aceptada omite establecer un atributo padre para cada nodo insertado, sin el cual no se puede implementar un método successor que encuentre al sucesor en un recorrido de árbol en orden en O(h ) tiempo, donde h es la altura del árbol (a diferencia del O(n) tiempo necesario para la caminata).

Aquí está una implementación basada en el pseudocódigo dado en Cormen et al., Introducción a los algoritmos , incluyendo la asignación de un parent atributo y un método successor:

class Node(object):
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None
        self.parent = None


class Tree(object):
    def __init__(self, root=None):
        self.root = root

    def insert(self, z):
        y = None
        x = self.root
        while x is not None:
            y = x
            if z.key < x.key:
                x = x.left
            else:
                x = x.right
        z.parent = y
        if y is None:
            self.root = z       # Tree was empty
        elif z.key < y.key:
            y.left = z
        else:
            y.right = z

    @staticmethod
    def minimum(x):
        while x.left is not None:
            x = x.left
        return x

    @staticmethod
    def successor(x):
        if x.right is not None:
            return Tree.minimum(x.right)
        y = x.parent
        while y is not None and x == y.right:
            x = y
            y = y.parent
        return y

Aquí hay algunas pruebas para mostrar que el árbol se comporta como se espera para el ejemplo dado por DTing :

import pytest

@pytest.fixture
def tree():
    t = Tree()
    t.insert(Node(3))
    t.insert(Node(1))
    t.insert(Node(7))
    t.insert(Node(5))
    return t

def test_tree_insert(tree):
    assert tree.root.key == 3
    assert tree.root.left.key == 1
    assert tree.root.right.key == 7
    assert tree.root.right.left.key == 5

def test_tree_successor(tree):
    assert Tree.successor(tree.root.left).key == 3
    assert Tree.successor(tree.root.right.left).key == 7

if __name__ == "__main__":
    pytest.main([__file__])

Aquí es una implementación de ejemplo si eso ayuda.