Konvertieren von Baumliste Hierarchie dict

Question

Ich habe eine Liste von Elementen mit attrs: Eltern, Ebene, is_leaf_node, is_root_node, is_child_node

.

Ich möchte diese Liste Hierarchie dict konvertieren. Ausgabebeispiel dict:

{
        'Technology':
            {
             'Gadgets':{},
             'Gaming':{},
             'Programming':
                {
                    'Python':{},
                    'PHP':{},
                    'Ruby':{},
                    'C++':{}
                },
             'Enterprise':{},
             'Mac':{},
             'Mobile':{},
             'Seo':{},
             'Ui':{},
             'Virtual Worlds':{},
             'Windows':{},
            },
        'News':{
            'Blogging':{},
            'Economics':{},
            'Journalism':{},
            'Politics':{},
            'News':{}
            },}

Ich weiß nicht Algorithmus. Wie es geht?

Answer 1

Hier ist eine weniger anspruchsvolle, rekursive Version wie chmod 700 beschrieben. Völlig ungetestet natürlich:

def build_tree(nodes):
    # create empty tree to fill
    tree = {}

    # fill in tree starting with roots (those with no parent)
    build_tree_recursive(tree, None, nodes)

    return tree

def build_tree_recursive(tree, parent, nodes):
    # find children
    children  = [n for n in nodes if n.parent == parent]

    # build a subtree for each child
    for child in children:
        # start new subtree
        tree[child.name] = {}

        # call recursively to build a subtree for current node
        build_tree_recursive(tree[child.name], child, nodes)

Answer 2

Alles ohne einen Elternteil ist Ihr Top-Level, so zuerst jene dicts machen. Dann einen zweiten Durchlauf durch das Array zu tun an diesem Top-Level-alles mit einem Elternteil zu finden, etc ... Es könnte als eine Schleife oder eine rekursive Funktion geschrieben werden. Sie wirklich nicht jede der bereitgestellten Informationen benötigen neben „Eltern“.

Answer 3

Es klingt wie, was Sie im Grunde ist eine Variante des topologischen tun wollen Sortierung . Der häufigste Algorithmus hierfür ist die Quelle Entfernung Algorithmus. Der Pseudo-Code würde wie folgt aussehen:

import copy
def TopSort(elems): #elems is an unsorted list of elements.
    unsorted = set(elems)
    output_dict = {}
    for item in elems:
        if item.is_root():
            output_dict[item.name] = {}
            unsorted.remove(item)
            FindChildren(unsorted, item.name, output_dict[item.name])
    return output_dict

def FindChildren(unsorted, name, curr_dict):
    for item in unsorted:
        if item.parent == name:
            curr_dict[item.name] = {}
            #NOTE:  the next line won't work in Python.  You
            #can't modify a set while iterating over it.
            unsorted.remove(item)
            FindChildren(unsorted, item.name, curr_dict[item.name])

Dies ist offensichtlich in ein paar Stellen gebrochen (zumindest als tatsächlicher Python-Code). Allerdings hoffentlich , die Ihnen eine Vorstellung davon, wie der Algorithmus funktioniert. Beachten Sie, dass dies schrecklich scheitern wird, wenn es in den Einzelteilen ein Zyklus ist man (sagen Punkt a b als Elternteil hat Punkt während Punkt b Punkt a als Elternteil hat) haben. Aber dann wäre das wohl unmöglich sein, in dem Format repräsentieren Sie wollen auf jeden Fall tun.

Answer 4

etwas Einfaches wie dies funktionieren könnte:

def build_tree(category_data):
  top_level_map = {}
  cat_map = {}
  for cat_name, parent, depth in cat_data:
    cat_map.setdefault(parent, {})
    cat_map.setdefault(cat_name, {})
    cat_map[parent][cat_name] = cat_map[cat_name]
    if depth == 0:
      top_level_map[cat_name] = cat_map[cat_name]

  return top_level_map

Answer 5

eine schöne rekursive Art und Weise, es zu tun:

def build_tree(elems):
  elem_with_children = {}

  def _build_children_sub_tree(parent):
      cur_dict = {
          'id': parent,
          # put whatever attributes here
      }  
      if parent in elem_with_children.keys():
          cur_dict["children"] = [_build_children_sub_tree(cid) for cid in elem_with_children[parent]]
      return cur_dict

  for item in elems:
      cid = item['id']
      pid = item['parent']
      elem_with_children.setdefault(pid, []).append(cid)

  res = _build_children_sub_tree(-1) # -1 is your root
  return res