Question

以递归方式解析此树结构的所有级别的最佳方法是什么。这三个级别是第一个但是如何继续解析剩余数据？这来自于我无法完成的编纂测试。还有更多的问题，但这是我被卡住的地方。

tree = (5, (8, (12, None, None), (2, None, None)),(9, (7, (1, None, None), None), (4, (3, None, None), None)))

def recurse(T):
    calc = 0
    def do_calc(T, calc):
        if T == ():
            return calc
        calc += 1
        return do_calc(T[1:], calc)
    return do_calc(T, calc)

print recurse(tree)

Answer 1

通常，在递归使用binary trees时，您只需处理手头的节点并递归到子节点（如果有的话）。 “诀窍”是将孩子或子支柱视为树木本身。您还必须确定终止递归的边缘条件。

您当前的代码将使用初始节点（树的根），递增累加器calc并递归调用do_calc 以获取元组的其余部分。这与递归孩子不同。由于根节点是3元组，recurse(tree)将返回 3 。边缘条件是与空元组的比较。

您似乎想要计算树的节点：

def tree_count(tree):
    # The edge condition: if a node is falsy (None, empty, what have you),
    # then terminate the recursion
    if not tree:
        return 0
    # Unpack the node, nicer to work with.
    value, left, right = tree
    # Count this node and recurse in to children.
    return 1 + tree_count(left) + tree_count(right)

另一方面，如果最终目标是对树的值求和：

def tree_sum(tree):
    # The edge condition
    if not tree:
        return 0             
    value, left, right = tree
    # Sum this value and the values of children, if any
    return value + tree_sum(left) + tree_sum(right)

如果您的实际树是k-ary tree或只是一棵树，每个节点有不同数量的子项：

def tree_sum(tree):
    if not tree:
        return 0
    # This still makes the assumption that the value is the 1st item of
    # a node tuple
    value, children = tree[0], tree[1:]
    # In python3:
    #value, *children = tree
    return value + sum(tree_sum(child) for child in children)

如上所述，代码假设节点是包含值的第一个元素的元组，就像提供的示例数据一样。如果没有看到实际数据，就不可能做得更好。如果您的节点实际上是(left, value, right)元组左右，则相应地进行修改。

Answer 2

看起来你想要树的深度。以下是递归的典型解决方案：

tree = (5, (8, (12, None, None), (2, None, None)),(9, (7, (1, None, None), None), (4, (3, None, None), None)))

def tree_depth(node):

    if not isinstance(node, tuple):
        return 1
    else:
        return max(tree_depth(subnode) for subnode in node) + 1

print tree_depth(tree)

输出 5 。

示例代码中使用了内置函数max和generator expression。

以递归方式解析树的所有级别

2 个答案: