如何根据一组叶节点的路径片段来构建树

Question

当唯一的输入数据是叶节点的路径决策（以随机顺序）时，我正在寻找一种算法来构造可能的自上而下的树形结构。

如果叶子节点未通过该节点，则路径决策不附加[nodeID] +，如果叶子节点未通过该节点，则不附加[nodeID]-。输入示例：

上面示例输入中的一种可能的树结构是：

输出应该是节点列表，并且节点分别是父节点，如下所示：

如您所见，每个叶节点的可能位置不限于一个，因为输入数据不是完整的路径。示例中的Leaf1可以是节点D或节点I的子代。

您可以从任何数量的叶子中获取路径数据，但每个叶子只有一行数据。可能有叶子，您根本无法获得任何数据，并且您不知道树中有多少总叶子。路径数据中提到的所有节点都应该出现在输出表中，并且仅应为计算出的根分配任何父节点。

我想人们必须以某种方式组合来自每个Leaf路径的事实，例如从Leaf1您知道：A和E一定不能平行，而从Leaf2您知道A和我一定不能平行，所以在...

首选javascript，但也欢迎使用其他语言或伪代码！

Answer 1

由于没有人回答，我会提出一些想法。

您从开始：

1: [A+, E+, H-]
2: [B-, A+, I+, D-]
3: [K+, G+, E+, C-]
4: [H+, A-, G-]

首先，搜索仅以+出现的节点。扎根。进行扫描，我们可以对节点E，I和K进行此操作。因此，我们的答案始于：

E
E I
I K

我们的路径数据简化为：

1: [A+, H-]
2: [B-, A+, D-]
3: [G+, C-]
4: [H+, A-, G-]

现在我们有一个分区操作。为此，我们制作了一个图形，其中2个节点连接在一起（如果它们与+一起出现）。然后，我们通过连接的组件将节点分开，并将叶子划分为有+的分区（任何没有分区的叶子都可以在树中在那里成为叶子，然后丢弃）。删除任何内容-通过这种分离可以解决。在我们的例子中，这是一个完全断开的图，将每个节点放入其自己的分区中，并将路径数据分为3组（注意，我们丢失了所有-分区解释的规则）：

1: [A+]
2: [A+]

3: [G+]

4: [H+]

现在我们解决了每个问题，最终解决了：

E
E I
I K
K A
K B
K C
K D
K G
K H

我相信这种方法只会在没有树的情况下无法取得进展。如果找到一棵树，它将找到一棵。