本文实例讲述了Python二叉搜索树与双向链表实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
# encoding=utf8 ''' 题目:输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点,只能调整树中结点指针的指向。 ''' class BinaryTreeNode(): def __init__(self, value, left = None, right = None): self.value = value self.left = left self.right = right def create_a_tree(): node_4 = BinaryTreeNode(4) node_8 = BinaryTreeNode(8) node_6 = BinaryTreeNode(6, node_4, node_8) node_12 = BinaryTreeNode(12) node_16 = BinaryTreeNode(16) node_14 = BinaryTreeNode(14, node_12, node_16) node_10 = BinaryTreeNode(10, node_6, node_14) return node_10 def print_a_tree(root): if root is None:return print_a_tree(root.left) print root.value, ' ', print_a_tree(root.right) def print_a_linked_list(head): print 'linked_list:' while head is not None: print head.value, ' ', head = head.right print '' def create_linked_list(root): '''构造树的双向链表,返回这个双向链表的最左结点和最右结点的指针''' if root is None: return (None, None) # 递归构造出左子树的双向链表 (l_1, r_1) = create_linked_list(root.left) left_most = l_1 if l_1 is not None else root (l_2, r_2) = create_linked_list(root.right) right_most = r_2 if r_2 is not None else root # 将整理好的左右子树和root连接起来 root.left = r_1 if r_1 is not None:r_1.right = root root.right = l_2 if l_2 is not None:l_2.left = root # 由于是双向链表,返回给上层最左边的结点和最右边的结点指针 return (left_most, right_most) if __name__ == '__main__': tree_1 = create_a_tree() print_a_tree(tree_1) (left_most, right_most) = create_linked_list(tree_1) print_a_linked_list(left_most) pass
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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