Python 如何跟踪树遍历的进度？

我有一棵树。它有一个平底。我们只对最底部的叶子感兴趣，但这大概是底部有多少叶子

2 x 1600 x 1600 x 10 x 4 x 1600 x 10 x 4

那是13107200000000页？由于尺寸的原因（在每个叶子上执行的计算似乎不太可能优化到不到一秒钟），我已经放弃了访问每个叶子的想法

因此，我想我将构建一个“智能”叶子爬虫，它首先检查最“可能”的节点（基于周围节点的结果）。因此，我们可以合理地期望在相邻的分支/组中对叶片进行评估，但组的大小和分布会有所不同

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记录哪些叶被访问和哪些叶未被访问的最聪明的方法是什么？

似乎您正在寻找一种快速高效（就内存使用而言）的方法来进行成员资格测试。如果是这样的话，如果你能处理一些误报，那就试试看

底线是：在您的数据集非常大的情况下使用bloom过滤器，您所需要的只是检查数据集中是否存在特定的元素，并且可以容忍很小的误报机会

应该存在一些Python实现

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希望这会有所帮助。

也许这太明显了，但您可以将结果存储在类似的树中。由于您的计算速度很慢，因此结果树不应过快失控。然后只需查找给定节点的结果。

您没有提供太多信息，但我建议调整搜索算法以帮助您跟踪所看到的内容。如果你有一个按“可能性”排列叶子的全局方法，你就不会有问题，因为你可以按可能性的降序访问叶子。但如果我没弄错的话，你只是在爬山，对吧？您可以通过搜索完整的子树（例如，选择为“可能”的簇中的所有1600 x 10 x 4叶），并跟踪簇而不是单个叶来减少存储需求

这听起来像是你的树几何是一致的，所以根据你的搜索工作方式，它应该很容易合并你的节点向上。。。e、 例如，跟踪其叶已全部检查的级别1节点，当级别2节点的所有子节点都在列表中时，删除子节点并保留其父节点。这可能也是选择检查内容的一个好方法：如果已检查了级别3节点的三个子节点，则第四个也是最后一个节点可能也值得检查

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最后，一个想法：你真的，真的确定没有办法在小组中排除一些解决方案（不检查每个单独的解决方案）？像数独这样的问题有一个天文般大的搜索空间，但是一个好的蛮力解算器在不检查每个可能的9 x 9板的情况下消除了大量的可能性。考虑到问题的规模，这将是解决问题的最实际的方法

根据我的计算，即使我真的想出了一种方法，把它控制在每片叶子一位，我也需要1.5TB的存储。@JohnMee你要处理多少片叶子？我的想法是，结果树将只包含结果，而不为缺失的结果分配任何空间。