Python执行avl树,代码详情:
import sys #创建树节点 class TreeNode(object): def __init__(self,key): self.key=key self.left=None self.right=None self.height=1 class AVLTree(object): #插入节点 def insert_node(self,root,key): #找到位置并插入节点 if not root: return TreeNode(key) elif key<root.key: root.left=self.insert_node(root.left,key) else: root.right=self.insert_node(root.right,key) root.height=1+max(self.getHeight(root.left), self.getHeight(root.right)) #更新节点 balanceFactor=self.getBalance(root) if balanceFactor>1: if key<root.left.key: return self.rightRotate(root) else: root.left=self.leftRotate(root.left) return self.rightRotate(root) if balanceFactor<-1: if key>root.right.key: return self.leftRotate(root) else: root.right=self.rightRotate(root.right) return self.leftRotate(root) return root #删除节点 def delete_node(self,root,key): #找到要删除的节点并删除 if not root: return root elif key<root.key: root.left=self.delete_node(root.left,key) elif key>root.key: root.right=self.delete_node(root.right,key) else: if root.left is None: temp=root.right root=None return temp elif root.right is None: temp=root.left root=None return temp temp=self.getMinValueNode(root.right) root.key=temp.key root.right=self.delete_node(root.right, temp.key) if root is None: return root #更新节点 root.height=1+max(self.getHeight(root.left), self.getHeight(root.right)) balanceFactor=self.getBalance(root) #平衡树 if balanceFactor>1: if self.getBalance(root.left)>=0: return self.rightRotate(root) else: root.left=self.leftRotate(root.left) return self.rightRotate(root) if balanceFactor<-1: if self.getBalance(root.right)<=0: return self.leftRotate(root) else: root.right=self.rightRotate(root.right) return self.leftRotate(root) return root #左旋转 def leftRotate(self,z): y=z.right T2=y.left y.left=z z.right=T2 z.height=1+max(self.getHeight(z.left), self.getHeight(z.right)) y.height=1+max(self.getHeight(y.left), self.getHeight(y.right)) return y #右旋转 def rightRotate(self,z): y=z.left T3=y.right y.right=z z.left=T3 z.height=1+max(self.getHeight(z.left), self.getHeight(z.right)) y.height=1+max(self.getHeight(y.left), self.getHeight(y.right)) return y #获取节点高度 def getHeight(self,root): if not root: return 0 return root.height #平衡节点 def getBalance(self,root): if not root: return 0 return self.getHeight(root.left)-self.getHeight(root.right) def getMinValueNode(self,root): if root is None or root.left is None: return root return self.getMinValueNode(root.left) def preOrder(self,root): if not root: return print("{0}".format(root.key),end="") self.preOrder(root.left) self.preOrder(root.right) #输出avl树 def printHelper(self,currPtr,indent,last): if currPtr!=None: sys.stdout.write(indent) if last: sys.stdout.write("R----") indent+="" else: sys.stdout.write("L----") indent+="|" print(currPtr.key) self.printHelper(currPtr.left,indent,False) self.printHelper(currPtr.right,indent,True) myTree=AVLTree() root=None nums=[33,13,52,9,21,61,8,11] for num in nums: root=myTree.insert_node(root,num) myTree.printHelper(root,"",True) key=13 root=myTree.delete_node(root,key) print("After Deletion:") myTree.printHelper(root,"",True)
以上がPython で avl ツリー操作を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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