Python中的二叉树查找算法模块

发布时间:2017-09-03 11:22:49
Python中的二叉树查找算法模块 问题
Python中的二叉树查找算法模块


思路说明
二叉树查找算法,在开发实践中,会经常用到。按照惯例,对于这么一个常用的东西,Python一定会提供轮子的。是的,python就是这样,一定会让开发者省心,降低开发者的工作压力。

python中的二叉树模块内容:
BinaryTree:非平衡二叉树 AVLTree:平衡的AVL树 RBTree:平衡的红黑树
以上是用python写的,相面的模块是用c写的,并且可以做为Cython的包。
FastBinaryTree FastAVLTree FastRBTree
特别需要说明的是:树往往要比python内置的dict类慢一些,但是它中的所有数据都是按照某个关键词进行排序的,故在某些情况下是必须使用的。

安装和使用
安装方法
安装环境:
ubuntu12.04, python 2.7.6

安装方法 下载源码,地址:https://bitbucket.org/mozman/bintrees/src进入源码目录,看到setup.py文件,在该目录内运行
python setup.py install
安装成功,ok!下面就看如何使用了。

应用
bintrees提供了丰富的API,涵盖了通常的多种应用。下面逐条说明其应用。

- 引用

如果按照一般模块的思路,输入下面的命令引入上述模块

>>> import bintrees
错了,这是错的,出现如下警告:(×××不可用,用×××)

Warning: FastBinaryTree not available, using Python version BinaryTree.
Warning: FastAVLTree not available, using Python version AVLTree.
Warning: FastRBTree not available, using Python version RBTree.

正确的引入方式是:

>>> from bintrees import BinaryTree #只引入了BinartTree >>> from bintrees import * #三个模块都引入了
- 实例化

看例子:

>>> btree = BinaryTree() >>> btree BinaryTree({}) >>> type(btree)

- 逐个增加键值对:.__setitem__(k,v) .复杂度O(log(n))(后续说明中,都会有复杂度标示,为了简单,直接标明:O(log(n)).)

看例子:

>>> btree.__setitem__("Tom","headmaster") >>> btree BinaryTree({'Tom': 'headmaster'}) >>> btree.__setitem__("blog","http://blog.csdn.net/qiwsir") >>> btree BinaryTree({'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'})

- 批量添加:.update(E) E是dict/iterable,将E批量更新入btree. O(E*log(n))

看例子:

>>> adict = [(2,"phone"),(5,"tea"),(9,"scree"),(7,"computer")] >>> btree.update(adict) >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 5: 'tea', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'})

- 查找某个key是否存在:.__contains__(k) 如果含有键k,采集软件,则返回True,否则返回False. O(log(n))

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 5: 'tea', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'}) >>> btree.__contains__(5) True >>> btree.__contains__("blog") True >>> btree.__contains__("qiwsir") False >>> btree.__contains__(1) False

- 根据key删除某个key-value:.__delitem__(key), O(log(n))

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 5: 'tea', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'}) >>> btree.__delitem__(5) #删除key=5的key-value,即:5:'tea' 被删除. >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'})

- 根据key值得到该kye的value:.__getitem__(key)

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'}) >>> btree.__getitem__("blog") 'http://blog.csdn.net/qiwsir' >>> btree.__getitem__(7) 'computer' >>> btree._getitem__(5) #在btree中没有key=5,于是报错。 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: 'BinaryTree' object has no attribute '_getitem__'

- 迭代器:.__iter__()

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'}) >>> aiter = btree.__iter__() >>> aiter >>> aiter.next() #注意:next()一个之后,该值从list中删除 2 >>> aiter.next() 7 >>> list(aiter) [9, 'Tom', 'blog'] >>> list(aiter) #结果是空 [] >>> bool(aiter) #but,is True True

- 树的数据长度:.__len__(),返回btree的长度。O(1)

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'}) >>> btree.__len__() 5

- 找出key最大的k-v对:.__max__(),按照key排列,返回key最大的键值对。

- 找出key最小的键值对:.__min__()

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'}) >>> btree.__max__() (9, 'scree') >>> btree.__min__() (2, 'phone')

- 两棵树的关系运算

看例子:

>>> other = [(3,'http://blog.csdn.net/qiwsir'),(7,'qiwsir')] >>> bother = BinaryTree() #再建一个树 >>> bother.update(other) #加入数据 >>> bother BinaryTree({3: 'http://blog.csdn.net/qiwsir', 7: 'qiwsir'}) >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'}) >>> btree.__and__(bother) #重叠部分部分 BinaryTree({7: 'computer'}) >>> btree.__or__(bother) #全部 BinaryTree({2: 'phone', 3: 'http://blog.csdn.net/qiwsir', 7: 'computer', 9: 'scree'}) >>> btree.__sub__(bother) #btree不与bother重叠的部分 BinaryTree({2: 'phone', 9: 'scree'}) >>> btree.__xor__(bother) #两者非重叠部分 BinaryTree({2: 'phone', 3: 'http://blog.csdn.net/qiwsir', 9: 'scree'})

- 输出字符串模样,注意仅仅是输出的模样罢了:.__repr__()

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'}) >>> btree.__repr__() "BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'})"

- 清空树中的所有数据:.clear(),O(log(n))

看例子:

>>> bother BinaryTree({3: 'http://blog.csdn.net/qiwsir', 7: 'qiwsir'}) >>> bother.clear() >>> bother BinaryTree({}) >>> bool(bother) False

- 浅拷贝:.copy(),官方文档上说是浅拷贝,但是我做了操作实现,是下面所示,还不是很理解其“浅”的含义。O(n*log(n))

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'}) >>> ctree = btree.copy() >>> ctree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'}) >>> btree.__setitem__("github","qiwsir") #增加btree的数据 >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> ctree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'}) #这是不是在说明属于深拷贝呢? >>> ctree.__delitem__(7) #删除ctree的一个数据 >>> ctree BinaryTree({2: 'phone', 9: 'scree'}) >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})

- 移除树中的一个数据:.discard(key),这个功能与.__delitem__(key)类似.两者都不反悔值。O(log(n))

看例子:

>>> ctree BinaryTree({2: 'phone', 9: 'scree'}) >>> ctree.discard(2) #删除后,不返回值,或者返回None >>> ctree BinaryTree({9: 'scree'}) >>> ctree.discard(2) #如果删除的key不存在,也返回None >>> ctree.discard(3) >>> ctree.__delitem__(3) #但是,.__delitem__(key)则不同,如果key不存在,会报错。 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 264, in __delitem__ self.remove(key) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/bintree.py", line 124, in remove raise KeyError(str(key)) KeyError: '3'

- 根据key查找,并返回或返回备用值:.get(key[,d])。如果key在树中存在,则返回value,否则如果有d,则返回d值。O(log(n))

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> btree.get(2,"algorithm") 'phone' >>> btree.get("python","algorithm") #没有key='python'的值,返回'algorithm' 'algorithm' >>> btree.get("python") #如果不指定第二个参数,若查不到,则返回None >>>

- 判断树是否为空:is_empty().根据树数据的长度,如果数据长度为0,则为空。O(1)

看例子:

>>> ctree BinaryTree({9: 'scree'}) >>> ctree.clear() #清空数据 >>> ctree BinaryTree({}) >>> ctree.is_empty() True >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> btree.is_empty() False

- 根据key、value循环从树中取值:

>>.items([reverse])--按照(key,value)结构取值;
>>.keys([reverse])--key
>>.values([reverse])--value. O(n)
>>.iter_items(s,e[,reverse]--s,e是key的范围,也就是生成在某个范围内的key的迭代器 O(n)

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> for (k,v) in btree.items(): ... print k,v ... 2 phone 7 computer 9 scree github qiwsir >>> for k in btree.keys(): ... print k ... 2 7 9 github >>> for v in btree.values(): ... print v ... phone computer scree qiwsir >>> for (k,v) in btree.items(reverse=True): #反序 ... print k,v ... github qiwsir 9 scree 7 computer 2 phone >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 5: None, 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> for (k,v) in btree.iter_items(6,9): #要求迭代6>


- 删除数据并返回该值:

>>.pop(key[,d]), 根据key删除树的数据,并返回该value,但是如果没有,并也指定了备选返回的d,则返回d,如果没有d,则报错;
>>.pop_item(),在树中随机选择(key,value)删除,并返回。

看例子:

>>> ctree = btree.copy() >>> ctree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> ctree.pop(2) #删除key=2的数据,返回其value 'phone' >>> ctree.pop(2) #删除一个不存在的key,报错 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 350, in pop value = self.get_value(key) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 557, in get_value raise KeyError(str(key)) KeyError: '2' >>> ctree.pop_item() #随机返回一个(key,value),并已删除之 (7, 'computer') >>> ctree BinaryTree({9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> ctree.pop(7,"sing") #如果没有,可以返回指定值 'sing'

- 查找数据,并返回value:.set_default(key[,d]),在树的数据中查找key,如果存在,则返回该value。如果不存在,当指定了d,则将该(key,d)添加到树内;当不指定d的时候,添加(key,None). O(log(n))

看例子:

>>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> btree.set_default(7) #存在则返回 'computer' >>> btree.set_default(8,"eight") #不存在,则返回后备指定值,并加入到树 'eight' >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> btree.set_default(5) #如果不指定值,则会加入None >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 5: None, 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> btree.get(2) #注意,.get(key)与.set_default(key[,d])的区别 'phone' >>> btree.get(3,"mobile") #不存在的 key,返回但不增加到树 'mobile' >>> btree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})

- 根据key删除值

>>.remove(key),删除(key,value)
>>.remove_items(keys),keys是一个key组成的list,逐个删除树中的对应数据

看例子:

>>> ctree BinaryTree({2: 'phone', 5: None, 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> ctree.remove_items([5,6]) #key=6,不存在,报错 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 271, in remove_items self.remove(key) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/bintree.py", line 124, in remove raise KeyError(str(key)) KeyError: '6' >>> ctree BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'}) >>> ctree.remove_items([2,7,'github']) #按照 列表中顺序逐个删除 >>> ctree BinaryTree({8: 'eight', 9: 'scree'})

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