Hướng dẫn is there a tree structure in python? - có một cấu trúc cây trong python?

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=[])

Các cấu trúc có tồn tại trong Python không?

• Các cấu trúc dữ liệu Python cơ bản trong Python bao gồm danh sách, bộ, bộ dữ liệu và từ điển. Mỗi cấu trúc dữ liệu là duy nhất theo cách riêng của nó. Cấu trúc dữ liệu là các container của người Viking, tổ chức và nhóm dữ liệu theo loại.

• Python có cây nhị phân không?

• 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.

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.

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

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.

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

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.

• Python có cấu trúc dữ liệu 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.

• Traversal sau đơn đặt hàng

Python có cấu trúc dữ liệu 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.

Làm thế nào để bạn tạo ra 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]

Traversal đặt hàng trước

Trong phương thức truyền tải này, nút gốc được truy cập trước, sau đó là cây con bên trái và cuối cùng là cây con bên phải.

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 Traversal đặt hàng trước được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút gốc trước đó là nút bên trái.

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 cấu trúc dữ liệu cây không?

Làm thế nào để bạn tạo ra một cấu trúc cây trong Python?

Các cấu trúc có tồn tại trong Python không?

Python có cây nhị phân không?