Pythonデータ構造：ギビングツリー

Pythonツリーはリンクリストによく似ていますが、階層的な順序になっています。ツリーは、他のノードにリンクするノードで構成されています。リンクのない一番下のノードは、リーフと呼ばれます。別のノードにリンクしたノードは親と呼ばれ、リンク先は子です。

ツリーは通常、さまざまなノード、またはカスケードする深層構造で構築されます。つまり、木は広いか深いかのどちらかであると言えます。

ツリー構造の効率的なバージョンは、二分探索木として知られています。ここで、親ノードに2つの子ノードのみを許可します。左側のノードは、右側のノードよりも値が小さくなっています。このようなツリーを構築すると、トラバースして特定の値を見つけることが非常に効率的になります。

上記の例で、39から98の値を見つけたい場合は、98> 39として右に移動します— 70から再び右に移動します— 97から右に移動し、3回の移動で目的のノードを見つけました。

それでは、Pythonでツリーノードを構築して、実際の動作を見てみましょう。ツリーノードを開始するために必要なのは名前だけです。来るすべての子ノードを保持するために、空のリストを自動的に割り当てます。

Pythonデータ構造に関する私の以前の記事を読んだら、これは見覚えがあるはずです。

ここで、他のデータ構造と同様に、ツリーに持たせたい実用的な機能を念頭に置く必要があります。ノードの追加と削除は明らかな選択であり、実装も簡単です。

追加するには、append（）メソッドを使用し、削除するには、self.childrenリストを繰り返し処理し、削除するノードを除くすべてのノードを再度追加します。

次に、ツリーをトラバースして、必要な情報を見つけます。このメソッドを構築するには、空のリストから始めて、アクセスする各ノードを入力します。そのノードには子ノードがありますが、それをポップアウトして、アクセスするノードのリストに追加します。

このようなデータ構造が最もよく利用されるのはどこだと思いますか？おそらく、ノードにアクセスするためのロジックを追加すると、ユーザーが持つ可能性のある多くの特権を区分化できます。

データツリーは、コーディングの世界で広く使用されている優れたツールです。この簡単な紹介が、これらの構造について知りたい理由を垣間見る価値があることを願っています。