Hướng dẫn does python have built in trees? - có phải con trăn đã xây dựng trong cây?

Xin chào, bạn có thể thử Itertree (tôi là tác giả).

Gói đi theo hướng của gói AnyTree nhưng với một chút tiêu điểm khác nhau. Hiệu suất trên các cây khổng lồ (> 100000 mặt hàng) tốt hơn nhiều và nó liên quan đến các trình lặp để có cơ chế lọc hiệu quả.

>>>from itertree import *
>>>root=iTree('root')

>>># add some children:
>>>root.append(iTree('Africa',data={'surface':30200000,'inhabitants':1257000000}))
>>>root.append(iTree('Asia', data={'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}))
>>>root.append(iTree('America', data={'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}))
>>>root.append(iTree('Australia&Oceania', data={'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}))
>>>root.append(iTree('Europe', data={'surface': 10523000 , 'inhabitants': 746000000}))
>>># you might use __iadd__ operator for adding too:
>>>root+=iTree('Antarktika', data={'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100})

>>># for building next level we select per index:
>>>root[0]+=iTree('Ghana',data={'surface':238537,'inhabitants':30950000})
>>>root[0]+=iTree('Niger', data={'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000})
>>>root[1]+=iTree('China', data={'surface': 9596961, 'inhabitants': 1411780000})
>>>root[1]+=iTree('India', data={'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000})
>>>root[2]+=iTree('Canada', data={'type': 'country', 'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005})    
>>>root[2]+=iTree('Mexico', data={'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000 })
>>># extend multiple items:
>>>root[3].extend([iTree('Australia', data={'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000 }), iTree('New Zealand', data={'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000 })])
>>>root[4]+=iTree('France', data={'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000 }))
>>># select parent per TagIdx - remember in itertree you might put items with same tag multiple times:
>>>root[TagIdx('Europe'0)]+=iTree('Finland', data={'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146 })

Cây được tạo ra có thể được kết xuất:

>>>root.render()
iTree('root')
     └──iTree('Africa', data=iTData({'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}))
         └──iTree('Ghana', data=iTData({'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}))
         └──iTree('Niger', data=iTData({'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}))
     └──iTree('Asia', data=iTData({'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}))
         └──iTree('China', data=iTData({'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}))
         └──iTree('India', data=iTData({'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}))
     └──iTree('America', data=iTData({'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}))
         └──iTree('Canada', data=iTData({'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}))
         └──iTree('Mexico', data=iTData({'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}))
     └──iTree('Australia&Oceania', data=iTData({'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}))
         └──iTree('Australia', data=iTData({'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}))
         └──iTree('New Zealand', data=iTData({'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}))
     └──iTree('Europe', data=iTData({'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}))
         └──iTree('France', data=iTData({'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}))
         └──iTree('Finland', data=iTData({'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}))
     └──iTree('Antarktika', data=iTData({'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}))

Ví dụ. Lọc có thể được thực hiện như thế này:

>>>item_filter = Filter.iTFilterData(data_key='inhabitants', data_value=iTInterval(0, 20000000))
>>>iterator=root.iter_all(item_filter=item_filter)
>>>for i in iterator:
>>>    print(i)
iTree("'New Zealand'", data=iTData({'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}), subtree=[])
iTree("'Finland'", data=iTData({'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}), subtree=[])
iTree("'Antarktika'", data=iTData({'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}), subtree=[])

Cây đại diện cho các nút được kết nối bởi các cạnh. Nó là một cấu trúc dữ liệu phi tuyến tính. Nó có các thuộc tính sau -

• Một nút được đánh dấu là nút gốc.

• Mỗi nút khác ngoài gốc được liên kết với một nút cha.

• Mỗi nút có thể có số lượng nút chid.

Chúng tôi tạo một cấu trúc dữ liệu cây trong Python bằng cách sử dụng nút OS Concept được thảo luận trước đó. Chúng tôi chỉ định một nút là nút gốc và sau đó thêm nhiều nút hơn làm nút con. Dưới đây là chương trình để tạo nút gốc.

Tạo root

Chúng tôi chỉ tạo một lớp nút và thêm gán một giá trị cho nút. Điều này trở thành cây chỉ có một nút gốc.

Thí dụ

class Node:
   def __init__(self, data):
      self.left = None
      self.right = None
      self.data = data
   def PrintTree(self):
      print(self.data)

root = Node(10)
root.PrintTree()

Đầu ra

Khi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau -

10

Python có một cây tìm kiếm nhị phân tích hợp không?

Nó cũng hỗ trợ HEAP và Cây tìm kiếm nhị phân (BST). Mô-đun này không được cài đặt sẵn với mô-đun tiện ích tiêu chuẩn của Python.

Thí dụ

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

   def insert(self, data):
# Compare the new value with the parent node
      if self.data:
         if data < self.data:
            if self.left is None:
               self.left = Node(data)
            else:
               self.left.insert(data)
            elif data > self.data:
               if self.right is None:
                  self.right = Node(data)
               else:
                  self.right.insert(data)
      else:
         self.data = data

# Print the tree
   def PrintTree(self):
      if self.left:
         self.left.PrintTree()
      print( self.data),
      if self.right:
         self.right.PrintTree()

# Use the insert method to add nodes
root = Node(12)
root.insert(6)
root.insert(14)
root.insert(3)
root.PrintTree()

Đầu ra

Khi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau -

3 6 12 14

Python có một cây tìm kiếm nhị phân tích hợp không?

Nó cũng hỗ trợ HEAP và Cây tìm kiếm nhị phân (BST). Mô-đun này không được cài đặt sẵn với mô-đun tiện ích tiêu chuẩn của Python.

Python đã xây dựng trong các cấu trúc dữ liệu?

Python có bốn cấu trúc dữ liệu sẵn có không định tuyến là danh sách, từ điển, tuple và set. Chúng gần như bao gồm 80% các cấu trúc dữ liệu trong thế giới thực của chúng ta. Bài viết này sẽ bao gồm các chủ đề được đề cập ở trên.

• Làm thế nào là cây được đại diện trong Python?

• Cây là các cấu trúc dữ liệu phi tuyến tính đại diện cho các nút được kết nối bởi các cạnh. Mỗi cây bao gồm một nút gốc làm nút cha và nút bên trái và nút phải làm nút con.

• Traversal sau đơn đặt hàng

Làm thế nào là cây được đại diện trong Python?

Cây là các cấu trúc dữ liệu phi tuyến tính đại diện cho các nút được kết nối bởi các cạnh. Mỗi cây bao gồm một nút gốc làm nút cha và nút bên trái và nút phải làm nút con.

Làm thế nào để bạn thực hiện một cấu trúc cây trong Python?

Để tạo một cây trong Python, trước tiên chúng ta phải bắt đầu bằng cách tạo một lớp nút sẽ đại diện cho một nút duy nhất. Lớp nút này sẽ chứa 3 biến; Đầu tiên là bên trái trỏ đến đứa trẻ bên trái, dữ liệu biến thứ hai chứa giá trị cho nút đó và biến bên phải trỏ đến đúng đứa trẻ.

Thí dụ

class Node:
   def __init__(self, data):
      self.left = None
      self.right = None
      self.data = data
# Insert Node
   def insert(self, data):
      if self.data:
         if data < self.data:
            if self.left is None:
               self.left = Node(data)
            else:
               self.left.insert(data)
         else data > self.data:
            if self.right is None:
               self.right = Node(data)
            else:
               self.right.insert(data)
      else:
         self.data = data
# Print the Tree
   def PrintTree(self):
      if self.left:
         self.left.PrintTree()
      print( self.data),
      if self.right:
         self.right.PrintTree()
# Inorder traversal
# Left -> Root -> Right
   def inorderTraversal(self, root):
      res = []
      if root:
         res = self.inorderTraversal(root.left)
         res.append(root.data)
         res = res + self.inorderTraversal(root.right)
      return res
root = Node(27)
root.insert(14)
root.insert(35)
root.insert(10)
root.insert(19)
root.insert(31)
root.insert(42)
print(root.inorderTraversal(root))      

Đầu ra

Khi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau -

[10, 14, 19, 27, 31, 35, 42]

Cây là các cấu trúc dữ liệu phi tuyến tính đại diện cho các nút được kết nối bởi các cạnh. Mỗi cây bao gồm một nút gốc làm nút cha và nút bên trái và nút phải làm nút con.

Làm thế nào để bạn thực hiện một cấu trúc cây trong Python?

Để tạo một cây trong Python, trước tiên chúng ta phải bắt đầu bằng cách tạo một lớp nút sẽ đại diện cho một nút duy nhất. Lớp nút này sẽ chứa 3 biến; Đầu tiên là bên trái trỏ đến đứa trẻ bên trái, dữ liệu biến thứ hai chứa giá trị cho nút đó và biến bên phải trỏ đến đúng đứa trẻ.

Cuối cùng, nút bên phải được thêm vào để hoàn thành việc chuyển giao trước. Xin lưu ý rằng, quá trình này được lặp lại cho mỗi cây con cho đến khi tất cả các nút được đi qua.

Thí dụ

class Node:
   def __init__(self, data):
      self.left = None
      self.right = None
      self.data = data
# Insert Node
   def insert(self, data):
      if self.data:
         if data < self.data:
            if self.left is None:
               self.left = Node(data)
            else:
               self.left.insert(data)
         elif data > self.data:
            if self.right is None:
               self.right = Node(data)
            else:
               self.right.insert(data)
         else:
            self.data = data
# Print the Tree
   def PrintTree(self):
      if self.left:
         self.left.PrintTree()
      print( self.data),
      if self.right:
         self.right.PrintTree()
# Preorder traversal
# Root -> Left ->Right
   def PreorderTraversal(self, root):
      res = []
      if root:
         res.append(root.data)
         res = res + self.PreorderTraversal(root.left)
         res = res + self.PreorderTraversal(root.right)
      return res
root = Node(27)
root.insert(14)
root.insert(35)
root.insert(10)
root.insert(19)
root.insert(31)
root.insert(42)
print(root.PreorderTraversal(root))

Đầu ra

Khi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau -

>>>root.render()
iTree('root')
     └──iTree('Africa', data=iTData({'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}))
         └──iTree('Ghana', data=iTData({'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}))
         └──iTree('Niger', data=iTData({'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}))
     └──iTree('Asia', data=iTData({'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}))
         └──iTree('China', data=iTData({'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}))
         └──iTree('India', data=iTData({'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}))
     └──iTree('America', data=iTData({'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}))
         └──iTree('Canada', data=iTData({'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}))
         └──iTree('Mexico', data=iTData({'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}))
     └──iTree('Australia&Oceania', data=iTData({'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}))
         └──iTree('Australia', data=iTData({'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}))
         └──iTree('New Zealand', data=iTData({'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}))
     └──iTree('Europe', data=iTData({'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}))
         └──iTree('France', data=iTData({'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}))
         └──iTree('Finland', data=iTData({'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}))
     └──iTree('Antarktika', data=iTData({'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}))

Traversal sau đơn đặt hàng

Trong phương thức truyền tải này, nút gốc được truy cập cuối cùng, do đó tên. Đầu tiên, chúng tôi đi qua cây con bên trái, sau đó là cây con bên phải và cuối cùng là nút gốc.

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

Cuối cùng, nút gốc hoặc nút cha được thêm vào để hoàn thành việc chuyển đổi sau đơn đặt hàng. Xin lưu ý rằng, quá trình này được lặp lại cho mỗi cây con cho đến khi tất cả các nút được đi qua.

Thí dụ

>>>root.render()
iTree('root')
     └──iTree('Africa', data=iTData({'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}))
         └──iTree('Ghana', data=iTData({'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}))
         └──iTree('Niger', data=iTData({'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}))
     └──iTree('Asia', data=iTData({'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}))
         └──iTree('China', data=iTData({'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}))
         └──iTree('India', data=iTData({'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}))
     └──iTree('America', data=iTData({'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}))
         └──iTree('Canada', data=iTData({'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}))
         └──iTree('Mexico', data=iTData({'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}))
     └──iTree('Australia&Oceania', data=iTData({'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}))
         └──iTree('Australia', data=iTData({'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}))
         └──iTree('New Zealand', data=iTData({'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}))
     └──iTree('Europe', data=iTData({'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}))
         └──iTree('France', data=iTData({'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}))
         └──iTree('Finland', data=iTData({'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}))
     └──iTree('Antarktika', data=iTData({'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}))

Đầu ra

Khi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau -

>>>root.render()
iTree('root')
     └──iTree('Africa', data=iTData({'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}))
         └──iTree('Ghana', data=iTData({'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}))
         └──iTree('Niger', data=iTData({'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}))
     └──iTree('Asia', data=iTData({'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}))
         └──iTree('China', data=iTData({'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}))
         └──iTree('India', data=iTData({'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}))
     └──iTree('America', data=iTData({'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}))
         └──iTree('Canada', data=iTData({'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}))
         └──iTree('Mexico', data=iTData({'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}))
     └──iTree('Australia&Oceania', data=iTData({'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}))
         └──iTree('Australia', data=iTData({'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}))
         └──iTree('New Zealand', data=iTData({'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}))
     └──iTree('Europe', data=iTData({'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}))
         └──iTree('France', data=iTData({'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}))
         └──iTree('Finland', data=iTData({'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}))
     └──iTree('Antarktika', data=iTData({'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}))

Python có một cây tìm kiếm nhị phân tích hợp không?

Python đã xây dựng trong các cấu trúc dữ liệu?

Làm thế nào là cây được đại diện trong Python?

Làm thế nào để bạn thực hiện một cấu trúc cây trong Python?