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]
},
}
从这个数据来看,初始键是一个根节点索引,它包含一个解释哪些根节点和叶节点与其相关的字典。
我想将所有索引合并到相关列表中。
- 一个根索引由一个根索引连接,两者/所有根索引和所有叶索引合并到结果列表中。
- 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到结果列表中。
我在找出遍历和合并数据的最佳方法时遇到了一些麻烦。从上面的数据集中,预期输出是:
[[1, 2, 3, 4, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [5, 20, 21]]
Fixed Attempt,好像行得通,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)
是否有一种有效的方法可以将数据合并到预期的输出中?
最佳答案
我不知道这是否有效,但它似乎有效:
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(即不可能合并)成本应该是 O(n**2)。而且它是串行的,没有递归。
关于python - 用于合并和展平树结构的集合合并,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14971652/