标签：__ .__ Python self son 实现 数据结构 节点 def
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前言
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
一.父类Struct
1.为什么要实现这个类
1.规定了数据结构这一基本概念,可以规范后面各种数据的一些基本函数和作用
2.为了好看(其实更多的是规范性)
2.代码
class Struct():
def __len__(self):pass
def __contains__(self,item):pass
def Clear(self):pass
def IsNull(self):pass
3.解释
len属性自然不必多说,数据结构是储存数据的,len可以内部获取数据量
contains实现于list的contains,也可以自己写搜索算法
Clear函数用于清空
IsNull判断是否为空
二.栈Stack
1.栈的定义
栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。
2.代码
import Struct
class Stack(Struct.Struct):
StackSpace=1024
def __init__(self):
self.__index=-1 #整数,指针
self.__datas=[None]*Stack.StackSpace #数据池
def __len__(self):
if(self.__index<0):return 0
else:return self.__index+1
def __contains__(self,item):
return self.__datas.__contains__(item)
def IsNull(self):
return self.__index<0
def Clear(self):
self.__index=-1
self.__datas.clear()
def Push(self,obj):
self.__index+=1
self.__datas[self.__index]=obj
def Pop(self):
if(self.__index==-1):return False
else:
data=self.__datas[self.__index]
del(self.__datas[self.__index])
self.__index-=1
return data
def Top(self):
if(self.__index==-1):return None
else:return self.__datas[self.__index]
3.解释
1.Push函数用于压栈,而Python中list的特性注定了这个栈是个多类型的结构,对于压栈的数据是没有限制的,只不过初始StackSpace规定了栈的最大容量,事实上使用list.append来增加元素是一个更好的方案,但是StackSpace也起到了数据规范的作用
2.Pop函数用于退栈,并且返回退出的元素的值
3.Top函数用于获取栈顶元素
三.队列Queue
1.队列的定义
队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。
2.代码
import Struct
class Queue(Struct.Struct):
QueueSpace=1024
def __init__(self):
self.__datas=[None]*Queue.QueueSpace
self.__end=-1
def __len__(self):
if(self.__end<0):return 0
else:
return self.__end+1
def __contains__(self, item):
return self.__datas.__contains__(item)
def IsNull(self):
return self.__end<0
def Clear(self):
self.__datas=[None]*Queue.QueueSpace
self.__end=-1
def Add(self,obj):
self.__end+=1
self.__datas[self.__end]=obj
def Delete(self):
if(self.__end<0):return False
data=self.__datas[0]
del(self.__datas[0]) #删除该元素
self.__end-=1 #移动尾索引
return data
def GetHead(self):
if(self.__end<0):return None
return self.__datas[0]
3.解释
1.Add函数类似于Stack里面的Push函数,但是有区别的是Queue里面的增加数据和删除数据的数据节点是不同的
2.Delete函数类似于Stack里面的Pop函数,但观察代码可以发现,增加的元素在末尾,删除的元素在首,而储存排列就在内存中不断前进
3.GetHead函数获取首元素,因为Delete函数中使用了内置的del函数,所有调用Delete函数后,self.__data[0]就是后一个元素所在的位置了
四.树Tree
1.树的定义
树是一种数据结构，它是由n(n≥1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：
每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为根节点；每一个非根节点有且只有一个父节点；除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。
2.代码
import Struct
class TreeNode(Struct.Struct):
def __init__(self, value, son):
self.__son = []
self.__value = value
for i in son:
self.__son.append(i)
def __len__(self):
tmp = TreeNode.GetAllNode(self)
return len(tmp)
def __contains__(self, item):
tmp = TreeNode.GetAllNode(self)
return tmp.__contains__(item)
def IsNull(self):
return len(self.__son) == 0
def Clear(self):
self.__son = []
def AddSon(self, obj):
self.__son.append(obj)
def DeleteSon(self, obj):
self.__son.remove(obj)
def GetSon(self):
return self.__son
def GetValue(self):
return self.__value
def GetFirstSon(self):
if (len(self.__son) == 0):
return None
else:
return self.__son[0]
def GetLastSon(self):
if (len(self.__son) == 0):
return None
else:
return self.__son[len(self.__son) - 1]
def GetAllNode(point):
all = []
if (len(point.GetSon()) == 0):
all.append(point)
return all
else:
all.append(point)
for i in point.GetSon():
for j in TreeNode.GetAllNode(i):
all.append(j)
return all
def GetAllLeaf(point):
all = []
if (len(point.GetSon()) == 0):
all.append(point)
return all
else:
for i in point.GetSon():
for j in TreeNode.GetAllLeaf(i):
all.append(j)
return all
3.解释
1.AddSon函数调用时可以为该节点增加一个指定的子节点
2.GetSon函数用于获取该节点的所有子节点
3.GetValue函数用于获取该节点的权值
4.GetFirstSon函数用于获取添加的第一个子节点
5.GetLastSon函数用于获取添加的最后一个子节点
6.静态函数GetAllNode,递归获取所有的子节点
7.静态函数GetAllLeaf,递归获取所有的子叶节点
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