Python Treelib 多叉树 数据结构 中文使用帮助文档，,树，对于计算机编程语

Python Treelib 多叉树 数据结构 中文使用帮助文档，,树，对于计算机编程语

树，对于计算机编程语言来说是一个重要的数据结构。它具有广泛的应用，比如文件系统的分层数据结构和机器学习中的一些算法。这里创建了treelib来提供Python中树数据结构的高效实现。

官方文档：https://treelib.readthedocs.io/en/latest/

1.安装
主要通过pip和easy_install进行安装

windows下：pip install treelib

Linux下：sudo easy_install -U treelib

License许可：

Redistributed under Apache License (2.0) since version 1.3.0.

2.类定义
主要分为Tree和Node两个类，以支持多叉树的实现

2.1.Tree类
魔法方法：
构造函数：新建一棵树或通过深拷贝、浅拷贝方式复制一棵树

Tree(self, tree=None, deep=False)

len取长度：返回树的节点个数，同Tree.size()

len(Tree)

str字符串：Tree对象转换为str对象，可输出

str(Tree)

unicode字符串：Tree对象转换为unicode对象，可输出

unicode(Tree)

方法：

add_node(self, node, parent=None)

向树添加一个node节点，该节点为Node类对象，其父节点为parent

all_nodes(self)

以list返回所有节点

children(self, nid)

返回以nid为标识(identifier)子节点，nid不存在则返回list为空

contains(self, nid)

检查树中是否包含以nid为标识的节点

create_node(self, tag=None, identifier=None, parent=None, data=None)

以parent为父节点，在树上创建一个节点（类似于创建Node对象，在add_node添加Node）

depth(self, node=None)

返回树的深度（int），若给定node则返回以该节点为根的树的深度

expand_tree(self, nid=None, mode=1, filter=None, key=None, reverse=False)

Python生成器，松散地基于 John R. Anderson, Albert T. Corbett, and Brian J. Reiser的一个算法 （’Essential LISP’ , page 239-241）

UPDATE: the @filter function is performed on Node object during traversing.
UPDATE: the @key and @reverse are present to sort nodes at each level.

get_node(self, nid)

返回以nid为标识的节点，nid不存在则返回为空

is_branch(self, nid)

返回以nid为节点的子节点标识(identifier)的list列表，nid不存在则返回list为空

leaves(self, root=None)

返回所有叶节点对象list列表，若给定root则返回以root为根节点的树的所有叶节点对象list列表

level(self, nid, filter=None)

返回指定深度的所有节点，根节点按深度0计算
Update: @filter params is added to calculate level passing exclusive nodes.

link_past_node(self, nid)

将某节点的父节点与子节点链接的方法，将该节点从树上删除

比如, 一个a -> b -> c树 ，删除b节点, 则剩下a -> c树

move_node(self, source, destination)

将source的节点移动至destination的子节点

parent(self, nid)

返回以nid为标识的节点的父节点

paste(self, nid, new_tree, deepcopy=False)

粘贴树，通过连接new_tree的根节点与nid标识的节点，设置deepcopy可进行深拷贝
Update: add @deepcopy of pasted tree.

paths_to_leaves(self)

取得根节点到每一个叶节点的标识路径，返回值为标识list列表的list列表（二重列表），根节点不省略

比如一棵树：

Harry
|___ Bill
|___ Jane
| |___ Diane
| |___ George
| |___ Jill
| |___ Mary
| |___ Mark
1

输出结果:

[[‘harry‘, ‘jane‘, ‘diane‘, ‘mary‘],[‘harry‘, ‘jane‘, ‘mark‘],[‘harry‘, ‘jane‘, ‘diane‘, ‘george‘, ‘jill‘],[‘harry‘, ‘bill‘]]

remove_node(self, identifier)

移除以nid标识的节点，同时移除其所有的子节点
返回值为移除的节点个数

remove_subtree(self, nid)

移除以nid标识为根节点的一棵子树
返回值为移除该子树的树，nid不存在则返回一个空树

该方法类似于remove_node(self,nid) 实现效果相同但返回值不同：

remove_node 返回移除的节点个数
remove_subtree 返回移除该子树的树

建议使用remove_node来删除节点，因为remove_subtree将消耗内存以存储新树（返回值）

rsearch(self, nid, filter=None)

遍历从以nid为标识的节点到根节点的路径（枝）

save2file(self, filename, nid=None, level=0, idhidden=True, filter=None, key=None, reverse=False, line_type=u‘ascii-ex‘, data_property=None)

将树保存到文件，以作离线分析

show(self, nid=None, level=0, idhidden=True, filter=None, key=None, reverse=False, line_type=u‘ascii-ex‘, data_property=None)

输出树结构

siblings(self, nid)

返回以nid为标识的节点的兄弟节点
返回值为兄弟节点list列表，根节点无兄弟节点，返回空列表

size(self, level=None)

返回指定深度(level)节点个数，若无指定则返回整棵树节点个数

subtree(self, nid)

浅拷贝方式建立一个以nid为标识的节点作为根节点的子树，nid不存在则返回一个空树

若使用深拷贝，则请使用构造函数建立新树，如下：

e.g.

new_tree = Tree(t.subtree(t.root), deep=True)

to_dict(self, nid=None, key=None, sort=True, reverse=False, with_data=False)

将树转换为dict字典

to_json(self, with_data=False, sort=True, reverse=False)

将树转换为JSON格式输出

2.2.Node类
魔法方法：
构造函数：新建一个Node节点对象

变量 名称 说明
tag标签树输出时显示，默认为随机值
identifier标识树中唯一，不可重复，默认为随机值
data数据存储节点中数据

Node(self, tag=None, identifier=None, expanded=True, data=None)

方法：

is_leaf(self)

检查该节点是否是叶节点，返回布尔值

is_root(self)

检查该节点是否是根节点，返回布尔值

update_bpointer(self, nid)

设置_bpointer指针

update_fpointer(self, nid, mode=0)

设置_fpointer指针

3.实际应用

来源于官方帮助文档：treelib.readthedocs.io

3.1.基本用法
下面的实例，展示了建立一棵树的基本方法

 1 >>> from treelib import Node, Tree 2 >>> tree = Tree() 3 >>> tree.create_node("Harry", "harry") # root node 4 >>> tree.create_node("Jane", "jane", parent="harry") 5 >>> tree.create_node("Bill", "bill", parent="harry") 6 >>> tree.create_node("Diane", "diane", parent="jane") 7 >>> tree.create_node("Mary", "mary", parent="diane") 8 >>> tree.create_node("Mark", "mark", parent="jane") 9 >>> tree.show()10 Harry11 ├── Bill12 └── Jane13 ├── Diane14 │ └── Mary15 └── Mark

3.2.API 样例
下面根据上述的数作为例子，展示一部分API用法样例
* 例1：利用特殊方法扩展一棵树

1 >>> print(‘,‘.join([tree[node].tag for node in 2 tree.expand_tree(mode=Tree.DEPTH)]))3 Harry,Bill,Jane,Diane,Mary,Mark

例2：利用自定义过滤扩展一棵树

1 >>> print(‘,‘.join([tree[node].tag for node in 2 tree.expand_tree(filter = lambda x: 3 x.identifier != ‘diane‘)]))4 Harry,Bill,Jane,Mark

例3：获得以“‘diane”为根节点的子树

1 >>> sub_t = tree.subtree(‘diane‘)2 >>> sub_t.show()3 Diane4 └── Mary

例4：复制以“‘diane”为根节点的子树

 1 >>> new_tree = Tree() 2 >>> new_tree.create_node("n1", 1) # root node 3 >>> new_tree.create_node("n2", 2, parent=1) 4 >>> new_tree.create_node("n3", 3, parent=1) 5 >>> tree.paste(‘bill‘, new_tree) 6 >>> tree.show() 7 Harry 8 ├── Bill 9 │ └── n110 │ ├── n211 │ └── n312 └── Jane13 ├── Diane14 │ └── Mary15 └── Mark

例5：从树上删除已存在节点

1 >>> tree.remove_node(1)2 >>> tree.show()3 Harry4 ├── Bill5 └── Jane6 ├── Diane7 │ └── Mary8 └── Mark

例6：将节点移动至另一父节点

1 >>> tree.move_node(‘mary‘, ‘harry‘)2 >>> tree.show()3 Harry4 ├── Bill5 ├── Jane6 │ ├── Diane7 │ └── Mark8 └── Mary

例7：获得树深度

>>> tree.depth()2

例8：获得节点所在深度

>>> node = tree.get_node("bill")>>> tree.depth(node)1

例9：输出树结构
以“ascii-em”形式输出：

>>> tree.show(line_type="ascii-em")Harry╠══ Bill╠══ Jane║ ╠══ Diane║ ╚══ Mark╚══ Mary

以JSON格式输出：

>>> print(tree.to_json(with_data=True)){"Harry": {"data": null, "children": [{"Bill": {"data": null}}, {"Jane": {"data": null, "children": [{"Diane": {"data": null}}, {"Mark": {"data": null}}]}}, {"Mary": {"data": null}}]}}

3.3.更多用法
有时，你需要树来存储你的数据结构，在最新版本的treelib当中支持了.data属性，可以存储任何数据。
比如，定义一个Flower类：

>>> class Flower(object): 　　　　def __init__(self, color): 　　　　self.color = color

于是可以建立Flower树：

>>> ftree = Tree()>>> ftree.create_node("Root", "root", data=Flower("black"))>>> ftree.create_node("F1", "f1", parent=‘root‘, data=Flower("white"))>>> ftree.create_node("F2", "f2", parent=‘root‘, data=Flower("red"))

按照.data的属性输出树结构：

1 >>> ftree.show(data_property="color")2 black3 ├── white4 └── red

注意：在1.2.5版本之前，你需要继承并重写Node类方法，比如：

1 >>> class FlowerNode(treelib.Node): 2 　　　　def __init__(self, color): 3 　　　　　　self.color = color4 >>> # create a new node5 >>> fnode = FlowerNode("white")

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