字典python做树状图

字典python做树状图相关知识

• 字典树

  字典树：又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。它有3个基本性质：根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符； 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串； 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。搜索字典项目的方法为：(1) 从根结点开始一次搜索；(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。(4) 迭代过程……(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。以上为百科说明。我们再通俗的解释一下，字典树其实也是一种索引、映射。唯一的优势就是，他能够很快速的指定偏移量（即将字符与偏移
• 聚类分析python画树状图--Plotly(dendrogram)用法解析

  1、前言聚类分析是机器学习和数据分析中非常常见的分类方法，当我们用到层次聚类（系统聚类）时，最常用的分析方法就是绘制树状图，比较常见的统计软件像SPSS、SAS、R等都可以直接绘制树状图，比较简单，今天主要介绍下python怎么绘制。2、Plotlypython绘制树状图主要介绍使用Plotly工具(当然也可能有其他方法)2.1 安装Plotlypip install plotly注意：树形图可在1.8.7+版本中使用。运行pip install plotly --upgrade以更新您的Plotly版本。 import plotlyplotly.__version__2.2注册 Plotly注意：Plotly的Python库是免费的开源软件！但是想要使用Plotly需要注册并调用，自己可以将Plotly设置为在线或离线模式或jupyter笔记本中工作。  网址：https://plot.ly/#/ 根据生成的密匙来调用：imp
• 字典树进行大数据次数的统计

  提起字典我们首先想到的就是小时候使用的新华字典，字典的好处就是把大量的汉字，组织到了一本书中，安装一定的顺序方便了我们进行快速的查找。1、给出n个单词和m个询问，每次询问一个单词，回答这个单词是否在单词表中出现过，以及出现的次数。如果内存可以存储下，可以直接使用hashmap进行处理，key存储当前的单词，value存储出现的次数。时间复杂度为把单词放入的时间O(n)2.给出n个单词和m个询问，每次询问一个前缀，回答询问是多少个单词的前缀。可以把单词都按前缀拆分开，并全部都放到map中即可abnormal a ab abn abno ...           都是其前缀字典树定义树节点private int SIZE = 26;private TrieNode root;// 字典树的根class TrieNode // 字典树节点  &
• Python入门学习系列——Python字典

  Python 字典 在Python中，字典是一系列键值对。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是任何值，包括数字、字符串、列表、字典等其他任何Python对象。 Python中字典的使用和Javascript中的json对象特别的类似。 字典的创建 在创建一个字典时，字典的键和值之间用冒号分割，每一组键-值对之间用逗号分割，整个键值对放在花括号的内部，形式如下： dic={'key1':'value1','key2':'value2'} 例如： >>> mydic={'name':'小明','age':18,'sex':'男'}

字典python做树状图相关课程

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字典python做树状图相关教程

• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 2.1 二叉树右视图 面试官提问：给定一颗二叉树，求出从二叉树右边看到的所有节点结果集合。题目解析：求解二叉树右视图问题是来源于算法网站LeetCode的经典题目，题目链接：https://leetcode.com/problems/binary-tree-right-side-view/。首先给出二叉树右视图的定义：从二叉树的右边看到的第一个节点，即是当前层数的结果节点，把所有的结果节点添加到集合，即是结果集合。二叉树右视图举例来说，对于上图中的二叉树结果，其右视图的结果集是[3,20,8]。根据题意，最明显的方法是层次遍历二叉树，也就是BFS广度优先搜索算法，按照这个思路。我们使用双向队列作为数据结构存储层次遍历的结果，我们要解决两个问题，一是如何实现层次遍历，二是如何判断是否是每层的最右边的节点。（1）初始条件：首先把根节点放入双向队列尾部；（2）最右判断：每次首先得到双向队列当前的长度 size，这是一个固定值，对于第一层来说，因为只有一个根节点，所以 size-1 的位置就是最右边的节点；（3）循环处理：以size作为循环次数，从双向队列头部开始，不断弹出节点，将每个节点的非空左右子树加入双向队列尾部。当遍历到 size-1 的位置时，就是当前层数的最右节点。一直循环，直到双向队列为空，即处理完所有的二叉树节点。在 Java中 使用 ArrayDeque 数据结构实现双向队列，下面给出 Java 算法的源码以及注解，示例：public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) { Queue<TreeNode> q= new ArrayDeque<>(); List<Integer> res = new ArrayList<>(); //如果是空节点，直接返回空结果集 if(root == null) return res; //将根节点添加到队列 q.offer(root); while(!q.isEmpty()){ int size = q.size(); for(int i = 0; i< size; i++){ //从双向队列头部弹出第一个节点 TreeNode node = q.poll(); //如果是当前层数的最后一个节点，就是需要的右视图节点 if(i == size-1) res.add(node.val); //弹出节点的有效左节点加入队列 if(node.left != null) q.offer(node.left); //弹出节点的有效右节点加入队列 if(node.right != null) q.offer(node.right); } } //返回结果集 return res;}当然除了 BFS 算法外，本题目也可以使用 DFS 算法，即通过前序遍历获取需要的最右节点，这里不再赘述。
• 2.2 B 树和 B + 树 如果能正确回答 InnoDB 索引的底层数据结构是 B+ 树，面试官接下来可能会先考察候选人对数据结构本身的理解程度。面试官：学过数据结构课程的同学，应该都听过 B 树和 B+ 树吧，这两种树有什么区别呢？题目解析：我们尽量需要通过在白纸上画出 B 树和 B+ 树，画图的同时给面试官解释两种树的区别，需要从数据结构、优缺点方面分析（一般来说不需要深入到节点的插入和删除流程，因为比较复杂）首先我们画出一个简化后的 B 树，如下图：​B 树，图中绿色节点表示具体数据，蓝色节点表示指针，黄色表示键值，整个节点指代一个磁盘块参考上图，我们定义一个 m 阶的 B 树的数据结构：① 根结点至少有两个子节点；② 除了根节点外，每个子节点都包含 n-1 个元素（数据）和 n 个子节点指针，其中 m/2 <= n <= m；③ 所有的叶子结点都位于同一层；④ 有序性：每个节点中的元素从小到大排列，节点当中 k-1 个元素正好是 k 个孩子包含的元素的值域分划。画出 B 树只是为了衬托 B+ 树，B 树不会是面试的重点，接下来我们在白纸上画出一个典型的 B+ 树结构：​B + 树，图中绿色节点表示具体数据，蓝色节点表示指针，黄色表示键值，整个节点指代一个磁盘块对于一个 m 阶的 B+ 树，基本定义同 B 树相同：① 除了根之外的每个节点都包含最少 m/2 个元素最多 m-1 个元素，对于任意的结点有最多 m 个子指针；② 所有的叶子节点都在同一层；除此之外，B+ 树相对于 B 树，需要特别区分的不同点有：① 数据存储方式不同：B+ 树中间节点并不存储真正的数据，而是保存其叶子节点中最小值作为索引。例如上图中磁盘块 2 和磁盘块 3 中并没有黄色的 data 节点；② 数据查找方式不同：每个叶子节点存在一个 next 指针，指向下一个叶子节点，形成了有序双向链表，从图中能明显看出来。所以 B 树只能由根节点往下二分查找，B+ 树除了这种查找方式，还支持在叶子节点中直接顺序遍历查找。

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