Question

为此问题的开放性质提前道歉，但我目前正在集思广益，使用Python解决自动化问题。我正在分析的一组数据可以被认为是一棵如下所示的树：

我的问题分为两部分，第一部分是棘手的部分，然后是更多的一般性实施问题。

对于给定的顶级父节点（没有父节点的节点），如何找到底层子节点（没有子节点的节点）的路径仅适用于集合中的底层节点我定义的值？例如，如果我将值集定义为“B”和“F”，我只想提取从A到B和A到F的路径。就像在，我应该得到[A - >; Y - ＆gt; B]和[A - > Z - ＆gt; C - ＆gt; F]作为答案。
鉴于上述要求，在Python中表示这些树的最佳方法是什么？我最初的想法是嵌套字典，其中每个节点都被定义为字典键。请记住，我给出的例子很简单。我将为许多不同的顶级父母构建这些树，每个顶级父级可能有许多子节点。

Answer 1

假设所需叶子的数量与叶子数量的顺序相同，最简单的解决方案就是在所有路径上构建通用迭代器，然后在匹配时过滤它。例如：

def find_paths(self, targets):
    targets = set(targets)
    for path in self.iter_all_paths_dfs():
        if path[-1].name in targets:
            yield path

（或者你可以将它压缩为单个生成器表达式或filter调用，但我明确地将其写出来以使其显而易见。）

如果你可以这样做，你不需要后向指针或下一个指针，所以一个节点可以是一个dict，将子名称映射到子节点，如你所建议的那样。

但是，将节点视为名称以及子集合通常更为简单。比较：

class Node(collections.namedtuple('Node', ('name', 'children'))):
    def iter_node_names_dfs(self):
        yield self.name
        for child in self.children:
            yield from child.iter_node_names_dfs()

E = Node('E', ())
F = Node('F', ())
C = Node('C', (E, F))
D = Node('D', ())
Z = Node('Z', (C, D))
X = Node('X', ())
A = Node('A', (X, Z))
tree = A

为：

E = {}
F = {}
C = {'E': {}, 'F': {}}
D = {}
Z = {'C': C, 'D': D}
X = {}
A = {'X': X, 'Z': Z}
tree = {'A': A}

def iter_node_names_dfs(tree):
    for name, child in tree.items():
        yield name
        yield from iter_node_names_dfs(child)

请注意，dict解决方案需要一个额外的节点指向A，因此您可以保留其名称，这也意味着您无法从节点获取节点的名称;你必须记住上一步。

就空间而言，没有太大的区别，但当然你可以测试（通过递归和总结sys.getsizeof(node)，如果这是一个问题）。

查找父节点与树中特定子节点之间的路径

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