Python 递归中的泛型树

Question

我对 Python 很陌生，并被困在通用树中。

我有 2 列。 假设名称为 A 和 B。现在事情是 A 列的值是 B 列中相应值的父级。现在再次在 A 列中搜索 B 列的值。现在它成为父级，其相应值成为子级.

例如：

A    B
--------
1    2
5    3
2    5
3    

现在这里是值“1”。

1 是父母。 2 是 1 的孩子。现在再次在 A 列中搜索 2。这现在使 2 成为父母，5 成为孩子。 现在我们再次搜索它给了我们值 3 。 3 也是一样，但是 3 前面没有值，所以树在这里结束，3 是树的叶节点。 在示例中，我显示了每个父节点的一个子节点，但在我的数据集中，每个父节点可以有多个子节点，并且树会一直运行直到到达所有叶节点。 我知道递归是这里的解决方案，但如何解决？

我在输出中需要的是与父级的所有可能集。 在这种情况下 [1,2], [1,2,5], [1,2,5,3]。 此外，如果 1 有 2 个孩子，我们假设 2 和 4。

那么 [1,2,4] 也会被算作一个集合。 这里有什么帮助吗？ 我真的很努力！

Venky = {}

def Venkat(uno):
    x = df[df.ColA == uno]
    data = list(zip(x['ColB'],x.ColA))
    Venky[uno] = Node(uno)

    for child,parent in data:
        Venky[child] = Node(child, parent=Venky[uno])
        print(Venky[child])
        y = df[df['ColA'] == (Venky[child]).name]
        if (y['ColB'].empty == False):
            data = list(zip(y['ColB'],y.ColA,))
            #y_unique = y['ColB'].unique()
            for k in y['ColB']:
                    
                    res = Venkat(k)
                    return res
        
        
udo = 'a'
Venkat(udo)
for pre, fill, node in RenderTree(Venky[udo]):
    print("%s%s" % (pre, node.name))

以上是我的示例代码。 df 是我的 colA 和 colB 数据框。 ColA 是 A 列，colB 是相同的。 我还为此代码导入了 Anytree 和 pandas 库。 我得到的结果是这样的：

Node('/1/2')
Node('/4/nan')
1
└── 2
Node('/1/2')
Node('/4/nan')
None

这里 4 是树中 2 的兄弟，即 1 有 2 个孩子，这里 2 和 4 与数据集不同。 但目前我不关心输出。 我现在想建一棵树。 然后我会玩弄输出。

Answer 1

我会建议一个解决方案，您首先将表结构转换为字典，为每个节点（字典键）提供子节点（字典值）列表。

然后执行深度优先遍历该树，使用递归，使用新访问的子节点扩展路径。 输出每个阶段的路径。 为此，发电机是理想的解决方案。

代码：

def all_paths(table, root):
    # convert table structure to adjacency list
    children = {}
    for node, child in table:
        if child: 
            children[node] = children.setdefault(node, []) + [child]

    # generator for iteration over all paths from a certain node
    def recurse(path):
        yield path
        if path[-1] in children:
            for child in children[path[-1]]: # recursive calls for all child nodes
                yield from recurse(path + [child])

    return recurse([root])

# Sample data in simple list format    
table = [
    [1, 2],
    [5, 3],
    [2, 5],
    [2, 6],
    [2, 4],
    [6, 7],
]

# Output all paths from node 1
for path in all_paths(table, 1):
    print(path)

以上输出：

[1]
[1, 2]
[1, 2, 5]
[1, 2, 5, 3]
[1, 2, 6]
[1, 2, 6, 7]
[1, 2, 4]

看到它在repl.it 上运行