python-设置合并以合并和展平树结构

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]
             },
       }

根据此数据,初始关键字是根节点索引,它包含一个词典,说明与之相关的根节点和叶节点.

我想将所有索引合并到相关列表中.

>由根索引连接的根索引,所有/所有根索引和所有叶索引都合并在结果列表中.
>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在结果列表中.

我在找出遍历和合并数据的最佳方法时遇到了一些麻烦.从以上数据集中,预期输出为：

[[1, 2, 3, 4, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [5, 20, 21]]

固定尝试,似乎可行,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)

有没有一种有效的方法将数据合并到预期的输出中？

解决方法:

我不知道这是否有效,但似乎可行：

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(即没有可能的合并),成本应该为O(n ** 2).而且它是串行的,没有递归.

标签：tree-traversal,data-structures,python,merge
来源： https://codeday.me/bug/20191031/1974213.html