如何在Python中实现通用树?这有内置的数据结构吗?
当前回答
如果有人需要一个更简单的方法,树只是一个递归嵌套的列表(因为set是不可哈希的):
[root, [child_1, [[child_11, []], [child_12, []]], [child_2, []]]]
每个分支都是一对:[object, [children]] 每个叶子是一对:[object, []]
但是如果你需要一个带有方法的类,你可以使用任何树。
其他回答
Treelib也很方便完成这项任务。文档可以在treelib找到。
from treelib import Node, Tree
tree = Tree() # creating an object
tree.create_node("Harry", "harry") # root node
tree.create_node("Jane", "jane", parent="harry") #adding nodes
tree.create_node("Bill", "bill", parent="harry")
tree.create_node("Diane", "diane", parent="jane")
tree.create_node("Mary", "mary", parent="diane")
tree.create_node("Mark", "mark", parent="jane")
tree.show()
Harry
├── Bill
└── Jane
├── Diane
│ └── Mary
└── Mark
Greg Hewgill的回答很好,但如果你每层需要更多的节点,你可以使用列表|字典来创建它们:然后使用方法按名称或顺序(如id)访问它们。
class node(object):
def __init__(self):
self.name=None
self.node=[]
self.otherInfo = None
self.prev=None
def nex(self,child):
"Gets a node by number"
return self.node[child]
def prev(self):
return self.prev
def goto(self,data):
"Gets the node by name"
for child in range(0,len(self.node)):
if(self.node[child].name==data):
return self.node[child]
def add(self):
node1=node()
self.node.append(node1)
node1.prev=self
return node1
现在只需创建一个根并建立它: 例:
tree=node() #create a node
tree.name="root" #name it root
tree.otherInfo="blue" #or what ever
tree=tree.add() #add a node to the root
tree.name="node1" #name it
root
/
child1
tree=tree.add()
tree.name="grandchild1"
root
/
child1
/
grandchild1
tree=tree.prev()
tree=tree.add()
tree.name="gchild2"
root
/
child1
/ \
grandchild1 gchild2
tree=tree.prev()
tree=tree.prev()
tree=tree.add()
tree=tree.name="child2"
root
/ \
child1 child2
/ \
grandchild1 gchild2
tree=tree.prev()
tree=tree.goto("child1") or tree=tree.nex(0)
tree.name="changed"
root
/ \
changed child2
/ \
grandchild1 gchild2
这应该足够让你开始思考如何让它工作了
Python不像Java那样具有相当广泛的“内置”数据结构。但是,因为Python是动态的,所以很容易创建通用树。例如,二叉树可能是:
class Tree:
def __init__(self):
self.left = None
self.right = None
self.data = None
你可以这样使用它:
root = Tree()
root.data = "root"
root.left = Tree()
root.left.data = "left"
root.right = Tree()
root.right.data = "right"
如果每个节点需要任意数量的子节点,则使用子节点列表:
class Tree:
def __init__(self, data):
self.children = []
self.data = data
left = Tree("left")
middle = Tree("middle")
right = Tree("right")
root = Tree("root")
root.children = [left, middle, right]
如果您已经在使用networkx库,那么您可以使用它实现一个树。
NetworkX是一个用于创建、操作和研究的Python包 复杂网络的结构、动力学和功能。
因为“树”是(通常根)连接无环图的另一个术语,这些在NetworkX中被称为“树状图”。
你可能想要实现一个平面树(又名有序树),其中每个兄弟姐妹都有一个唯一的秩,这通常通过标记节点来完成。
然而,图语言看起来不同于树语言,“扎根”树的方法通常是使用有向图,因此,虽然有一些非常酷的功能和相应的可视化可用,但如果你还没有使用networkx,它可能不是一个理想的选择。
一个构建树的例子:
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('A', 'E')
G.add_edge('E', 'F')
该库允许每个节点是任何可哈希对象,并且不限制每个节点拥有的子节点的数量。
并没有内置树,但是可以通过从List继承Node类型并编写遍历方法来轻松地构造一个树。如果你这样做,我发现平分法很有用。
您还可以浏览PyPi上的许多实现。
如果我没记错的话,Python标准库不包含树数据结构,原因和。net基类库不包含树数据结构是一样的:内存的局部性降低了,导致缓存丢失更多。在现代处理器上,将大量内存放入缓存通常会更快,而“指针丰富”的数据结构会抵消这种好处。
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