在 Python 中使用生成器进行广度优先树遍历
Breadth First Tree Traversal using Generators in Python
我正在研究如何在 David Beazly 的优秀 Python Cookbook 文本中使用 Python 中的生成器。以下代码配方非常优雅地使用生成器定义了深度优先树遍历:
# example.py
#
# Example of depth-first search using a generator
class Node:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._children = []
def __repr__(self):
return 'Node({!r})'.format(self._value)
def add_child(self, node):
self._children.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._children)
def depth_first(self):
yield self
for c in self:
yield from c.depth_first()
# Example
if __name__ == '__main__':
root = Node(0)
child1 = Node(1)
child2 = Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
child1.add_child(Node(3))
child1.add_child(Node(4))
child2.add_child(Node(5))
for ch in root.depth_first():
print(ch)
# Outputs: Node(0), Node(1), Node(3), Node(4), Node(2), Node(5)
我正在尝试想出一个同样优雅的方法
def breadth_first(self):
pass
我故意不发布我一直在尝试的疯狂内容,因为我尝试过的所有内容都需要在其中维护 'state'。我不想使用传统的基于队列的解决方案。这个学术练习的重点是深入了解生成器的行为。因此,我想为上面的树创建一个使用生成器的并行 'breadth_first' 方法。
欢迎任何pointers/solutions。
如果没有一些严肃的技巧,你不能为 bfs
使用递归(堆栈),但是队列可以工作:
def breadth_first(self):
q = [self]
while q:
n = q.pop(0)
yield n
for c in n._children:
q.append(c)
您实施的深度优先解决方案本质上是“迭代然后递归”
def depth_first(self):
yield self
for c in self.children:
yield from c.depth_first():
受到 this blog post the activestate post it references 的启发,您获得广度优先搜索作为“递归然后迭代”:
def breadth_first(self):
yield self
for c in self.breadth_first():
if not c.children:
return # stop the recursion as soon as we hit a leaf
yield from c.children
编辑:原来 linked 博客说 “不存在终止检查”,替换为活动状态 link,我'已经适应使用上面的 yield from
。
我发现它既有用又优雅,一次生成一个级别。 Python 下面 3 个生成器:
def get_level(t: Node) -> Iterable[List]:
curr_level = [t] if t else []
while len(curr_level) > 0:
yield [node._value for node in curr_level]
curr_level = [child for parent in curr_level
for child in parent._children
if child]
如果 itertools
有:
# zip_chain('ABCD', 'xy') --> A x B y C D
几乎是 itertools.chain(itertools.zip_longest())
,但不完全是。
无论如何,zip_chain
允许:
def bf(self):
yield self
yield from zip_chain(*map(Node.bf, self.children))
我认为它也不会一次创建整行,
我正在研究如何在 David Beazly 的优秀 Python Cookbook 文本中使用 Python 中的生成器。以下代码配方非常优雅地使用生成器定义了深度优先树遍历:
# example.py
#
# Example of depth-first search using a generator
class Node:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._children = []
def __repr__(self):
return 'Node({!r})'.format(self._value)
def add_child(self, node):
self._children.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._children)
def depth_first(self):
yield self
for c in self:
yield from c.depth_first()
# Example
if __name__ == '__main__':
root = Node(0)
child1 = Node(1)
child2 = Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
child1.add_child(Node(3))
child1.add_child(Node(4))
child2.add_child(Node(5))
for ch in root.depth_first():
print(ch)
# Outputs: Node(0), Node(1), Node(3), Node(4), Node(2), Node(5)
我正在尝试想出一个同样优雅的方法
def breadth_first(self):
pass
我故意不发布我一直在尝试的疯狂内容,因为我尝试过的所有内容都需要在其中维护 'state'。我不想使用传统的基于队列的解决方案。这个学术练习的重点是深入了解生成器的行为。因此,我想为上面的树创建一个使用生成器的并行 'breadth_first' 方法。
欢迎任何pointers/solutions。
如果没有一些严肃的技巧,你不能为 bfs
使用递归(堆栈),但是队列可以工作:
def breadth_first(self):
q = [self]
while q:
n = q.pop(0)
yield n
for c in n._children:
q.append(c)
您实施的深度优先解决方案本质上是“迭代然后递归”
def depth_first(self):
yield self
for c in self.children:
yield from c.depth_first():
受到 this blog post the activestate post it references 的启发,您获得广度优先搜索作为“递归然后迭代”:
def breadth_first(self):
yield self
for c in self.breadth_first():
if not c.children:
return # stop the recursion as soon as we hit a leaf
yield from c.children
编辑:原来 linked 博客说 “不存在终止检查”,替换为活动状态 link,我'已经适应使用上面的 yield from
。
我发现它既有用又优雅,一次生成一个级别。 Python 下面 3 个生成器:
def get_level(t: Node) -> Iterable[List]:
curr_level = [t] if t else []
while len(curr_level) > 0:
yield [node._value for node in curr_level]
curr_level = [child for parent in curr_level
for child in parent._children
if child]
如果 itertools
有:
# zip_chain('ABCD', 'xy') --> A x B y C D
几乎是 itertools.chain(itertools.zip_longest())
,但不完全是。
无论如何,zip_chain
允许:
def bf(self):
yield self
yield from zip_chain(*map(Node.bf, self.children))
我认为它也不会一次创建整行,