classTree:def__init__(self):self.root=Nonedefadd_node(self,value,parent=None):node=Node(value)ifparentisNone:self.root=nodeelse:parent.children.append(node)defprint_tree(self,node,level=0):ifnodeisNone:returnpr
argv[1:]) tree_str = get_dict_tree_str(tree) print(tree_str) except: raise Exception("无法解析") 使用: 假如将以上代码保存为 ~/Tools/prase_path_list.py 那么对于那些输出大量路径的命令, 如rpm -ql bind (显示软件包安装后的所有文件的路径), 那么可将命令输出当作第二及以上位置参数传入python...
rtns.append(self.printTree(item[1], layer+1)) return ''.join(rtns) def __str__(self): return self.printTree(self.root, 0) if __name__ == '__main__': tree = Trie() while True: src = input() if src == '': break else: tree.insert(src) print(tree) 1. 2. 3. 4. ...
def tree(ele, deep=0): if isinstance(ele, dict): for key, value in ele.items(): print(' |'*deep+'---'+key) tree(value, deep+1) elif isinstance(ele, list) or isinstance(ele, set): for e in ele: tree(e, deep) else: print(' |'*deep+'---'+ele) 下面来试验一下: t1 ...
tree_dict={1:{2:{4:{},5:{},},3:{},}} 常见类型的树 二叉树 二叉树是每个节点最多有两个子节点的树,包括二叉搜索树、平衡二叉树等。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classBinaryTreeNode:def__init__(self,data):self.data=data ...
# Readinthe csv file and put features into listofdict and listofclasslabelallElectronicsData=open(r'/home/zhoumiao/MachineLearning/01decisiontree/AllElectronics.csv','rb')reader=csv.reader(allElectronicsData)headers=reader.next()print(headers)featureList=[]labelList=[]forrowinreader:labelList.append...
决策树从本质上是从训练数据集上训练处一组分类规则,完全依据训练数据,所得规则容易发生过拟合,这也是决策树的缺点,不过可以通过决策树的剪枝,来提高决策树的泛化能力。 由此,决策树的创建可包括三部分:特征选择、决策树的生成以及决策树的剪枝;决策树的应用包括:分类、回归以及特征选择。
字典(Trie)树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。 应用:统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),经常被搜索引擎系统用于文本词频统计、前缀匹配用来搜索提示,也常用于计算左右信息熵、计算点互信息等,进阶版可与默克尔树融合成Merkle Patricia Tree用于区块链。
tree_dict = {1: {2: {4: { },5: { }, },3: { }, } } 常见类型的树 二叉树 二叉树是每个节点最多有两个子节点的树,包括二叉搜索树、平衡二叉树等。 classBinaryTreeNode:def__init__(self, data):self.data = dataself.left =Noneself.right =None ...
d.tree(data) print(d) 示例输出 ┣━ project: JSON Test Data ┣━ version: 1.0 ┣━ isActive: True ┣━ tags ┃ ┣━ [0] test ┃ ┣━ [1] json ┃ ┗━ [2] data ┣━ author ┃ ┣━ name: Test User ┃ ┣━ email: test@example.com ...