python - 解析“有序”列表并找到相应的和和加数的算法?
问题描述
抱歉,如果之前有人问过这个问题,但我已经搜索了好几天,但没有找到与我的问题相关的帮助。
我正在尝试研究的是一种解析列表(类似于预算表)并将索引分配给父母或孩子的方法。父级是其子级的总和,而子级是该父级(或没有父级的数字)的加数。
例如:[1,2,3,6]
,其中 6 是 1、2 和 3 的父级。
或更复杂的例子[1,2,3,6,1,4,3,8,14,3,2,3,8,1,4,3,8,16,30]
:
30 是这个列表的“根”,因为 30 = 14 + 16、14 = 6 + 8、6 = 1 + 2 + 3 等等。这个列表总是有点顺序的,即孩子总是一起出现在他们的父母之前(当然,当父母是另一位父母的孩子时除外)。我试图找到最有效的方法,我的 2 个解决方案使用堆栈,但它们并不是 100% 正确,因为上面的 2 个示例失败了。这是两者的伪代码:
解决方案尝试 1
stack = []
for number in list
if stack.isEmpty()
stack.push(number)
elif stack.peek() > number
stack.push(number)
else
copy = stack
temp = []
current = number
while current > 0
popped = copy.pop()
temp.push(popped)
current -= popped
if current == 0
while temp
child = temp.pop()
child.parent = number
stack = copy
stack.push(number)
解决方案尝试 2
stack = []
for number in list
stack.push(number)
while stack.size() > 1
child = stack.pop()
copy = stack
temp = []
if child > stack.peek()
while current > 0 and copy.size() > 0
popped = copy.pop()
temp.push(popped)
current -= popped
if current == 0
while temp
child = temp.pop()
child.parent = number
任何想法或想法将不胜感激。在这一点上,我正在用头撞墙。
编辑
复杂示例解决方案
[1,2,3,6,1,4,3,8,14,3,2,3,8,1,4,3,8,16,30]
30
/ \
14 16
/ \ / \
6 8 8 8
/ | \ / | \ / | \ / | \
1 2 3 1 4 3 3 2 3 1 4 3
解决方案
这是一个有趣的问题。这是一个使用列表作为树的递归解决方案(根在索引 0,子在以下索引):
def get_tree(nums, trees=None):
trees = trees or []
if not nums:
return trees[0] if len(trees) == 1 else None
val, *nums = nums
for i in range(len(trees)):
if val == sum(c[0] for c in trees[i:]):
result = get_tree(nums, trees[:i] + [[val] + trees[i:]])
if result:
return result
return get_tree(nums, trees + [[val]])
print(get_tree([1, 2, 3, 6]))
print(get_tree([1, 2, 3, 6, 1, 4, 3, 8, 14, 3, 2, 3, 8, 1, 4, 3, 8, 16, 30]))
print(get_tree([1, 2, 3, 7]))
print(get_tree([1, 2, 3]))
# [6, [1], [2], [3]]
# [30, [14, [6, [1], [2], [3]], [8, [1], [4], [3]]], [16, [8, [3], [2], [3]], [8, [1], [4], [3]]]]
# None
# [3, [1], [2]]
的逻辑get_tree
如下:
- 您在迭代数字列表时收集树列表
- 在 中的每个位置
nums
,您可以执行以下两项操作之一:- 取树列表末尾的任何树的后缀 (
trees[i:]
) 并将它们作为子树放在以当前编号为根的新树下 - 将当前数字作为新树添加到堆栈中
- 取树列表末尾的任何树的后缀 (
- 当你到达列表的末尾并且堆栈上只有一棵树时,这就是结果
你基本上得到了一个后序遍历并从中生成所有可能的树,并在此过程中剔除那些总和不匹配的树。对于正整数,这个过程是确定性的,即要么只有一棵有效的树,要么没有。对于非正整数,可能有多个可能的有效树。一个简单的例子是一个只有零的列表,其中任何树都是有效的。
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