Python 中具有递归函数的决策二叉树实现

Question

我是数据结构的初学者，我正在使用 Python 从列表创建决策二叉树，列表的元素应该在叶子中。列表的长度总是一对数字。

我创建了一个二叉树的数据结构：

class BinaryTree:
   def __init__(self, value):
      self.value= value
      self.left = None
      self.right = None

   def insert_left(self, value):
      if self.left == None:
         self.left  = BinaryTree(value)
      else:
         new_node = BinaryTree(value)
         new_node.left = self.left
         self.left= new_node

   def insert_right(self, value):
      if self.right== None:
         self.right= BinaryTree(value)
      else:
         new_node = BinaryTree(value)
         new_node.right= self.right
         self.right= new_node

   def get_value(self):
      return self.value

   def get_left(self):
      return self.left

   def get_right(self):
      return self.right

我创建了一个递归函数来实现树：

def cons_tree(leaflist):
   size = len(leaflist)
   tag = int(math.log(size)/math.log(2))
   return cons_tree_sub(tag, leaflist)

def cons_tree_sub(tag, leaflist):
   size = len(leaflist)
   abd = BinaryTree(tag)
   if size < 3:
      abd.insert_left(leaflist[0])
      abd.insert_right(leaflist[1])
   else :
      mid= size//2
      subList1= leaflist[:mid]
      subList2= leaflist[mid:]
      #the code in java is :
      #return new Node(tag,cons_tree_sub(tag-1,subList1),cons_tree_sub(tag-1,subList2));
      abd.insert_left(cons_tree_sub(tag-1, subList1))
      abd.insert_right(cons_tree_sub(tag-1, subList2))
   return abd

def display(T):
   if T != None:
      print (T.get_value(),display(T.get_left()),display(T.get_right()))

abd = cons_tree([False, True, True, False, False, True, False, False])
display(abd)

当我执行程序时，我得到了这个结果：

                           _________________________3__________________________
                          /                                                    \
<__main__.BinaryTree object at 0x000002B3F25E8F70> <__main__.BinaryTree object at 0x000002B3F25E87C0>

我明白当我在左边或右边插入时我插入的是一棵树而不是一个值，我如何才能在递归函数中实现所有的树children

我尝试为 return 函数执行 get_value() 因为它 return 是一棵树 :

abd.insert_left(cons_tree_sub(tag-1, subList1).get_value())
abd.insert_right(cons_tree_sub(tag-1, subList2).get_value())

但我的结果是树不完整:

 3
/ \
2 2

我想要的结果是：

           __________3__________
          /                     \
      ____2____             ____2_____
     /         \           /          \
   __1__      _1__       __1__      __1__
  /     \    /    \     /     \    /     \
False True True False False True False False

Answer 1

主要问题在这里：

abd.insert_left(cons_tree_sub(tag-1, subList1))

因为abd.insert_left需要一个值作为参数，但是你传递给它一个节点实例（因为这就是cons_tree_subreturns） .

也一样：

abd.left = cons_tree_sub(tag-1, subList1)

...或创建一个 setter，或更改 insert_left 以便它也可以处理节点实例。

我会更改节点构造函数，以便它可以选择为左右子节点获取参数：

def __init__(self, value, left=None, right=None):
    self.value= value
    self.left = left
    self.right = right

我也会为递归使用更原子的基本情况，并利用 math.log2.

那你可以精简代码，写cons_tree如下：

def cons_tree(lst):
    size = len(lst)
    if size == 1:
        return BinaryTree(lst[0])
    mid = size//2
    return BinaryTree(int(math.log2(size)), cons_tree(lst[:mid]), cons_tree(lst[mid:]))

Answer 2

您正在使用自上而下的方法，从顶部构建树并在树中插入值。

我建议采用自下而上的方法，从底部构建树并将两棵小树合并成一棵大树。

一种方法是向 class Tree 添加一个新的 .__init__ 方法，以允许从两个子树构建树：

class Tree:
    def __init__(self, v, l=None, r=None):
        self.value = v
        self.left = l
        self.right = r
    def __repr__(self):
        if self.left is None and self.right is None:
            return repr(self.value)
        else:
            return 'T({},{},{})'.format(self.value, self.left, self.right)

def build_tree(seq):
    if len(seq) == 1:
        return Tree(1, seq[0], None)
    elif len(seq) == 2:
        return Tree(1, seq[0], seq[1])
    else:
        m = (len(seq) + 1) // 2
        l = build_tree(seq[:m])
        r = build_tree(seq[m:])
        return Tree(max(l.value, r.value) + 1, l, r)

print( build_tree([False, True, True, False, False, True, False, False]) )
# T(3,T(2,T(1,False,True),T(1,True,False)),T(2,T(1,False,True),T(1,False,False)))

Python 中具有递归函数的决策二叉树实现

Decision Binary Tree implementation in Python with recursive function

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