Hướng dẫn how do trees work in python? - Làm thế nào để cây hoạt động trong trăn?
|
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 - Show
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 rootChúng 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 dụclass 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 raKhi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau - 10 Chèn vào một cái câyĐể chèn vào một cây, chúng tôi sử dụng cùng một lớp nút được tạo ở trên và thêm một lớp chèn vào nó. Lớp chèn so sánh giá trị của nút với nút cha và quyết định thêm nó dưới dạng nút bên trái hoặc nút bên phải. Cuối cùng, lớp printtree được sử dụng để in cây. Thí dụclass 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 raKhi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau - 3 6 12 14 Chèn vào một cái câyĐể chèn vào một cây, chúng tôi sử dụng cùng một lớp nút được tạo ở trên và thêm một lớp chèn vào nó. Lớp chèn so sánh giá trị của nút với nút cha và quyết định thêm nó dưới dạng nút bên trái hoặc nút bên phải. Cuối cùng, lớp printtree được sử dụng để in cây. Đi qua một cái câyCây có thể được đi qua bằng cách quyết định một chuỗi để truy cập từng nút. Vì chúng ta có thể thấy rõ chúng ta có thể bắt đầu tại một nút sau đó truy cập cây con bên trái trước và bên phải tiếp theo. Hoặc chúng ta cũng có thể ghé thăm cây con bên phải trước và bên trái cây con tiếp theo. Theo đó, có những tên khác nhau cho các phương pháp truyền tải cây này.
Thuật toán truyền tải câyTraversal là một quá trình để truy cập tất cả các nút của cây và cũng có thể in các giá trị của chúng. Bởi vì, tất cả các nút được kết nối thông qua các cạnh (liên kết), chúng tôi luôn bắt đầu từ nút gốc (đầu). Đó là, chúng ta không thể truy cập ngẫu nhiên một nút trong cây. Có ba cách mà chúng ta sử dụng để đi qua một cái cây. Theo đơn đặt hàng Traversal đặt hàng trước Thí dụclass 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 raKhi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau - [10, 14, 19, 27, 31, 35, 42] Traversal là một quá trình để truy cập tất cả các nút của cây và cũng có thể in các giá trị của chúng. Bởi vì, tất cả các nút được kết nối thông qua các cạnh (liên kết), chúng tôi luôn bắt đầu từ nút gốc (đầu). Đó là, chúng ta không thể truy cập ngẫu nhiên một nút trong cây. Có ba cách mà chúng ta sử dụng để đi qua một cái cây.Theo đơn đặt hàng Traversal đặt hàng trước Traversal sau đơn đặt hàng Thí dụclass 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 raKhi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau - [27, 14, 10, 19, 35, 31, 42] Theo đơn đặt hàngTraversal đặt hàng trước Traversal sau đơn đặt hàng Trong phương pháp truyền tải này, cây con bên trái được truy cập trước, sau đó là gốc và sau đó là cây con bên phải. Chúng ta nên luôn luôn nhớ rằng mọi nút có thể đại diện cho chính một cây con. Thí dụclass 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 if 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()
# Postorder traversal
# Left ->Right -> Root
def PostorderTraversal(self, root):
res = []
if root:
res = self.PostorderTraversal(root.left)
res = res + self.PostorderTraversal(root.right)
res.append(root.data)
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.PostorderTraversal(root))
Đầu raKhi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau - [10, 19, 14, 31, 42, 35, 27] Làm thế nào để bạn đại diện cho một cây trong Python?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.traverse the left subtree, then the right subtree and finally the root node. In the below python program, we use the Node class to create place holders for the root node as well as the left and right nodes. Then, we create an insert function to add data to the tree.
Python có cấu trúc cây không?Không có bất kỳ cấu trúc dữ liệu tích hợp nào cho các cây chung trong Python, nhưng nó dễ dàng được triển khai với các lớp., but it's easily implemented with classes.
Làm thế nào để cây nhị phân hoạt động Python?Một cây nhị phân là một cấu trúc dữ liệu trong đó mọi nút hoặc đỉnh có nhiều nhất là hai đứa trẻ.Trong Python, một cây nhị phân có thể được biểu diễn theo các cách khác nhau với các cấu trúc dữ liệu khác nhau (từ điển, danh sách) và biểu diễn lớp cho một nút.Tuy nhiên, thư viện BinaryTree giúp thực hiện trực tiếp một cây nhị phân.binarytree library helps to directly implement a binary tree.
Điều gì làm cho một cây trở thành một cấu trúc dữ liệu trong Python?Cây là một cấu trúc dữ liệu phi tuyến tính.Nó là một cấu trúc dữ liệu phân cấp có các nút được kết nối thông qua các liên kết.Nút cao nhất của cây không có cha mẹ được gọi là nút gốc.a hierarchical data structure that has nodes connected through links. The topmost node of the tree which has no parent is known as the root node. |
