标签:tree-traversal data-structures python merge
我有一组这样的数据:
data = { 1: {"root": [2],
"leaf": [10, 11, 12],
},
2: {"root": [1,3],
"leaf": [13, 14, 15],
},
3: { "root": [2],
"leaf": [16, 17],
},
4: {"root": [],
"leaf": [17, 18, 19],
},
5: { "root": [],
"leaf": [20, 21]
},
}
根据此数据,初始关键字是根节点索引,它包含一个词典,说明与之相关的根节点和叶节点.
我想将所有索引合并到相关列表中.
>由根索引连接的根索引,所有/所有根索引和所有叶索引都合并在结果列表中.
>根索引可以通过叶连接到另一个根,根索引和所有叶索引都合并在结果列表中.
我在找出遍历和合并数据的最佳方法时遇到了一些麻烦.从以上数据集中,预期输出为:
[[1, 2, 3, 4, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [5, 20, 21]]
固定尝试,似乎可行,有没有更有效的方法?
class MergeMachine(object):
processed = []
def merge(self, idx, parent_indexes, existing):
if idx not in self.processed:
parent_indexes.append(idx)
if self.data[idx]["root"]:
for related_root_idx in self.data[idx]["root"]:
if related_root_idx not in self.processed and related_root_idx not in parent_indexes:
existing.extend(self.merge(related_root_idx, parent_indexes, existing))
self.processed.append(related_root_idx)
existing.append(idx)
existing.extend(self.data[idx]["leaf"])
self.processed.append(idx)
return existing
def process(self, data):
results = []
self.data = data
for root_idx in self.data.keys():
r = set(self.merge(root_idx, [], []))
if r:
combined = False
for result_set in results:
if not r.isdisjoint(result_set):
result_set.union(r)
combined = True
if not combined:
results.append(r)
return results
mm = MergeMachine()
mm.process(data)
有没有一种有效的方法将数据合并到预期的输出中?
解决方法:
我不知道这是否有效,但似乎可行:
data = #your data as posted
data = [set ( [k] ) | set (v ['root'] ) | set (v ['leaf'] ) for k, v in data.items () ]
merged = []
while data:
e0 = data [0]
for idx, e in enumerate (data [1:] ):
if e0 & e:
data [idx + 1] = e | e0 #idx is off by 1 as I enumerate data [1:]
break
else: merged.append (e0)
data = data [1:]
print (merged)
我猜想在最坏的情况下(即没有可能的合并),成本应该为O(n ** 2).而且它是串行的,没有递归.
标签:tree-traversal,data-structures,python,merge 来源: https://codeday.me/bug/20191031/1974213.html
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