如何在Python中实现通用树?这有内置的数据结构吗?
当前回答
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
其他回答
另一个基于Bruno回答的树的实现:
class Node:
def __init__(self):
self.name: str = ''
self.children: List[Node] = []
self.parent: Node = self
def __getitem__(self, i: int) -> 'Node':
return self.children[i]
def add_child(self):
child = Node()
self.children.append(child)
child.parent = self
return child
def __str__(self) -> str:
def _get_character(x, left, right) -> str:
if x < left:
return '/'
elif x >= right:
return '\\'
else:
return '|'
if len(self.children):
children_lines: Sequence[List[str]] = list(map(lambda child: str(child).split('\n'), self.children))
widths: Sequence[int] = list(map(lambda child_lines: len(child_lines[0]), children_lines))
max_height: int = max(map(len, children_lines))
total_width: int = sum(widths) + len(widths) - 1
left: int = (total_width - len(self.name) + 1) // 2
right: int = left + len(self.name)
return '\n'.join((
self.name.center(total_width),
' '.join(map(lambda width, position: _get_character(position - width // 2, left, right).center(width),
widths, accumulate(widths, add))),
*map(
lambda row: ' '.join(map(
lambda child_lines: child_lines[row] if row < len(child_lines) else ' ' * len(child_lines[0]),
children_lines)),
range(max_height))))
else:
return self.name
还有一个如何使用它的例子:
tree = Node()
tree.name = 'Root node'
tree.add_child()
tree[0].name = 'Child node 0'
tree.add_child()
tree[1].name = 'Child node 1'
tree.add_child()
tree[2].name = 'Child node 2'
tree[1].add_child()
tree[1][0].name = 'Grandchild 1.0'
tree[2].add_child()
tree[2][0].name = 'Grandchild 2.0'
tree[2].add_child()
tree[2][1].name = 'Grandchild 2.1'
print(tree)
它应该输出:
Root node / / \ Child node 0 Child node 1 Child node 2 | / \ Grandchild 1.0 Grandchild 2.0 Grandchild 2.1
我推荐任何树(我是作者)。
例子:
from anytree import Node, RenderTree
udo = Node("Udo")
marc = Node("Marc", parent=udo)
lian = Node("Lian", parent=marc)
dan = Node("Dan", parent=udo)
jet = Node("Jet", parent=dan)
jan = Node("Jan", parent=dan)
joe = Node("Joe", parent=dan)
print(udo)
Node('/Udo')
print(joe)
Node('/Udo/Dan/Joe')
for pre, fill, node in RenderTree(udo):
print("%s%s" % (pre, node.name))
Udo
├── Marc
│ └── Lian
└── Dan
├── Jet
├── Jan
└── Joe
print(dan.children)
(Node('/Udo/Dan/Jet'), Node('/Udo/Dan/Jan'), Node('/Udo/Dan/Joe'))
anytree也有一个强大的API:
简单的树创建 简单树修改 预序树迭代 后序树迭代 解析相对节点路径和绝对节点路径 从一个节点移动到另一个节点。 树渲染(参见上面的例子) 节点连接/分离连接
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。
我将根树实现为字典{child:parent}。比如根节点为0,树可能是这样的:
tree={1:0, 2:0, 3:1, 4:2, 5:3}
这种结构使得沿着一条路径从任意节点向上到根结点非常容易,这与我正在处理的问题有关。
bigtree是一个Python树实现,集成了Python列表、字典和pandas DataFrame。它是python式的,易于学习,并可扩展到许多类型的工作流。
bigtree有很多组成部分,即
从列表、字典和熊猫数据框架构建树 遍历树 修改树(移位/复制节点) 搜索树 辅助方法(克隆树,修剪树,获取两个树之间的差异) 导出树(打印到控制台,导出树到字典,熊猫数据框架,图像等) 其他树结构:二叉树! 其他图结构:有向无环图(dag)!
我还能说什么呢……是的,这也是有据可查的。
一些例子:
from bigtree import list_to_tree, tree_to_dict, tree_to_dot
# Create tree from list, print tree
root = list_to_tree(["a/b/d", "a/c"])
print_tree(root)
# a
# ├── b
# │ └── d
# └── c
# Query tree
root.children
# (Node(/a/b, ), Node(/a/c, ))
# Export tree to dictionary / image
tree_to_dict(root)
# {
# '/a': {'name': 'a'},
# '/a/b': {'name': 'b'},
# '/a/b/d': {'name': 'd'},
# '/a/c': {'name': 'c'}
# }
graph = tree_to_dot(root, node_colour="gold")
graph.write_png("tree.png")
来源/免责声明:我是bigtree的创造者;)
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