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Python中的二叉树查找算法模块_nbtree python

作者：很楠不爱3 | 2024-03-16 01:21:16

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nbtree python

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

看例子： 

  1.     >>> btree = BinaryTree()
  2.     >>> btree
  3.     BinaryTree({})
  4.     >>> type(btree)
  5.     <class 'bintrees.bintree.BinaryTree'>

   
- 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： 

  1.     >>> btree.__setitem__("Tom","headmaster")
  2.     >>> btree
  3.     BinaryTree({'Tom': 'headmaster'})
  4.     >>> btree.__setitem__("blog","http://blog.csdn.net/qiwsir")
  5.     >>> btree
  6.     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： 

  1.     >>> adict = [(2,"phone"),(5,"tea"),(9,"scree"),(7,"computer")]
  2.     >>> btree.update(adict)
  3.     >>> btree
  4.     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，则返回True,否则返回False. O(log(n))
    
看例子： 

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

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

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

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


- 迭代器：.__iter__()

看例子： 

  1.     >>> btree        
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'})
  3.     >>> aiter = btree.__iter__()
  4.     >>> aiter
  5.     <generator object <genexpr> at 0xb7416dec>
  6.     >>> aiter.next()        #注意：next()一个之后，该值从list中删除
  7.     2
  8.     >>> aiter.next()
  9.     7
  10.     >>> list(aiter)
  11.     [9, 'Tom', 'blog']
  12.     >>> list(aiter)         #结果是空
  13.     []
  14.     >>> bool(aiter)         #but,is True
  15.     True


- 树的数据长度：.__len__(),返回btree的长度。O(1)

看例子： 

  1.     >>> btree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'Tom': 'headmaster', 'blog': 'http://blog.csdn.net/qiwsir'})
  3.     >>> btree.__len__()
  4.     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： 

  1.     >>> btree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'})
  3.     >>> btree.__max__()
  4.     (9, 'scree')
  5.     >>> btree.__min__()
  6.     (2, 'phone')


- 两棵树的关系运算

看例子： 

  1.     >>> other = [(3,'http://blog.csdn.net/qiwsir'),(7,'qiwsir')]
  2.     >>> bother = BinaryTree()       #再建一个树
  3.     >>> bother.update(other)        #加入数据
  4.  
  5.     >>> bother
  6.     BinaryTree({3: 'http://blog.csdn.net/qiwsir', 7: 'qiwsir'})
  7.     >>> btree
  8.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'})
  9.     
  10.     >>> btree.__and__(bother)       #重叠部分部分
  11.     BinaryTree({7: 'computer'})
  12.  
  13.     >>> btree.__or__(bother)        #全部
  14.     BinaryTree({2: 'phone', 3: 'http://blog.csdn.net/qiwsir', 7: 'computer', 9: 'scree'})
  15.  
  16.     >>> btree.__sub__(bother)       #btree不与bother重叠的部分
  17.     BinaryTree({2: 'phone', 9: 'scree'})
  18.     
  19.     >>> btree.__xor__(bother)       #两者非重叠部分
  20.     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： 

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


- 清空树中的所有数据:.clear(),O(log(n))

看例子： 

  1.     >>> bother   
  2.     BinaryTree({3: 'http://blog.csdn.net/qiwsir', 7: 'qiwsir'})
  3.     >>> bother.clear()
  4.     >>> bother
  5.     BinaryTree({})
  6.     >>> bool(bother)
  7.     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： 

  1.     >>> btree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'})
  3.     >>> ctree = btree.copy()
  4.     >>> ctree
  5.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'})
  6.  
  7.     >>> btree.__setitem__("github","qiwsir")    #增加btree的数据
  8.     >>> btree
  9.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  10.     >>> ctree
  11.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree'})     #这是不是在说明属于深拷贝呢？
  12.     
  13.     >>> ctree.__delitem__(7)    #删除ctree的一个数据
  14.     >>> ctree
  15.     BinaryTree({2: 'phone', 9: 'scree'})
  16.     >>> btree
  17.     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： 

  1.     >>> ctree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 9: 'scree'})
  3.     >>> ctree.discard(2)    #删除后，不返回值，或者返回None
  4.     >>> ctree
  5.     BinaryTree({9: 'scree'})
  6.     >>> ctree.discard(2)    #如果删除的key不存在，也返回None
  7.     >>> ctree.discard(3)
  8.     >>> ctree.__delitem__(3) #但是，.__delitem__(key)则不同，如果key不存在，会报错。
  9.     Traceback (most recent call last):
  10.       File "<stdin>", line 1, in <module>
  11.       File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 264, in __delitem__
  12.       self.remove(key)
  13.       File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/bintree.py", line 124, in remove
  14.       raise KeyError(str(key))
  15.       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： 

  1.     >>> btree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  3.     >>> btree.get(2,"algorithm")
  4.     'phone'
  5.     >>> btree.get("python","algorithm") #没有key='python'的值，返回'algorithm'
  6.     'algorithm'
  7.     >>> btree.get("python")     #如果不指定第二个参数，若查不到，则返回None
  8.     >>>


- 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： 

  1.     >>> ctree
  2.     BinaryTree({9: 'scree'})
  3.     >>> ctree.clear()   #清空数据
  4.     >>> ctree
  5.     BinaryTree({})
  6.     >>> ctree.is_empty()
  7.     True
  8.     >>> btree
  9.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  10.     >>> btree.is_empty()
  11.     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： 

  1.     >>> btree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  3.     >>> for (k,v) in btree.items():
  4.     ...     print k,v
  5.     ...
  6.     2 phone
  7.     7 computer
  8.     9 scree
  9.     github qiwsir
  10.     >>> for k in btree.keys():
  11.     ...     print k
  12.     ...
  13.     2
  14.     7
  15.     9
  16.     github
  17.     >>> for v in btree.values():
  18.     ...     print v
  19.     ...
  20.     phone
  21.     computer
  22.     scree
  23.     qiwsir
  24.     >>> for (k,v) in btree.items(reverse=True):  #反序
  25.     ...     print k,v
  26.     ...
  27.     github qiwsir
  28.     9 scree
  29.     7 computer
  30.     2 phone
  31.  
  32.     >>> btree
  33.     BinaryTree({2: 'phone', 5: None, 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  34.     >>> for (k,v) in btree.iter_items(6,9):  #要求迭代6<=key<9的键值对数据
  35.     ...     print k,v
  36.     ...
  37.     7 computer
  38.     8 eight
  39.     >>>


       
- 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： 

  1.     >>> ctree = btree.copy()
  2.     >>> ctree
  3.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  4.  
  5.     >>> ctree.pop(2)    #删除key=2的数据，返回其value
  6.     'phone'
  7.     >>> ctree.pop(2)    #删除一个不存在的key，报错
  8.     Traceback (most recent call last):
  9.         File "<stdin>", line 1, in <module>
  10.         File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 350, in pop
  11.         value = self.get_value(key)
  12.         File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 557, in get_value
  13.         raise KeyError(str(key))
  14.         KeyError: '2'
  15.     
  16.     >>> ctree.pop_item()   #随机返回一个(key,value),并已删除之
  17.     (7, 'computer')
  18.     >>> ctree
  19.     BinaryTree({9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  20.     
  21.     >>> ctree.pop(7,"sing")    #如果没有，可以返回指定值
  22.     '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： 

  1.     >>> btree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  3.     >>> btree.set_default(7)    #存在则返回
  4.     'computer'
  5.     
  6.     >>> btree.set_default(8,"eight")  #不存在，则返回后备指定值，并加入到树
  7.     'eight'
  8.     >>> btree
  9.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  10.     
  11.     >>> btree.set_default(5)    #如果不指定值，则会加入None
  12.     >>> btree
  13.     BinaryTree({2: 'phone', 5: None, 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  14.  
  15.     >>> btree.get(2)        #注意，.get(key)与.set_default(key[,d])的区别
  16.     'phone'
  17.     >>> btree.get(3,"mobile")   #不存在的 key,返回但不增加到树
  18.     'mobile'
  19.     >>> btree
  20.     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： 

  1.     >>> ctree
  2.     BinaryTree({2: 'phone', 5: None, 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  3.     >>> ctree.remove_items([5,6])       #key=6，不存在，报错
  4.     Traceback (most recent call last):
  5.         File "<stdin>", line 1, in <module>
  6.         File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/abctree.py", line 271, in remove_items
  7.         self.remove(key)
  8.         File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/bintrees/bintree.py", line 124, in remove
  9.         raise KeyError(str(key))
  10.         KeyError: '6'
  11.     
  12.     >>> ctree
  13.     BinaryTree({2: 'phone', 7: 'computer', 8: 'eight', 9: 'scree', 'github': 'qiwsir'})
  14.     >>> ctree.remove_items([2,7,'github'])  #按照 列表中顺序逐个删除
  15.     >>> ctree
  16.     BinaryTree({8: 'eight', 9: 'scree'})

    
###以上只是入门的基本方法啦，还有更多内容，请移不到到文章开头的官方网站
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