Python （递归地）从列表列表中构建一个字典，然后了解它的深度。

我有一系列节点，如：

nodes = [['mid2', 'top1'],
 ['low2', 'mid2'],
 ['mid3', 'top2'],
 ['low1', 'mid1'],
 ['top1', None],
 ['top2', None],
 ['low3', 'mid3'],
 ['mid1', 'top1']]

它们需要像这样：

desired_result = {
    "top1": {
        "mid1": {
            "low1": {}
        },
        "mid2": {
            "low2": {}
        }
    },
    "top2": {
        "mid3": {
            "low3": {}
        }
    }
}

因为列表中的每个项目只有2个元素，所以我很难从头开始构建树。我可以构建前2层，但是添加第3层（或者将来，第4层）节点非常困难

---

另外，在最后，我需要能够找出一个节点在树中有多少层。这样做的最佳方法是通过简单地遍历树并创建索引，还是可以任意执行？

这是一个有趣的问题，因此我编写了一些代码，即使您没有提供：

from collections import defaultdict

nodes_with_children = defaultdict(list)

nodes = [['mid2', 'top1'],
         ['low2', 'mid2'],
         ['mid3', 'top2'],
         ['low1', 'mid1'],
         ['top1', None],
         ['top2', None],
         ['low3', 'mid3'],
         ['mid1', 'top1']]

for child, parent in nodes:
    nodes_with_children[parent].append(child)

print nodes_with_children
# defaultdict(<type 'list'>, {'top2': ['mid3'], 'top1': ['mid2', 'mid1'],
# None: ['top1', 'top2'], 'mid2': ['low2'], 'mid3': ['low3'], 'mid1':
# ['low1']})


def build_tree(parent=None):
    children = nodes_with_children.get(parent, {})
    return {node: build_tree(node) for node in children}


print build_tree()

# {
#   'top2': {
#     'mid3': {
#       'low3': {
#       }
#     }
#   },
#   'top1': {
#     'mid2': {
#       'low2': {
#       }
#     },
#     'mid1': {
#       'low1': {
#       }
#     }
#   }
# }

从集合导入defaultdict
带有子节点的节点=defaultdict（列表）
节点=['mid2'，'top1']，
['low2'，'mid2']，
['mid3'，'top2']，
['low1'，'mid1']，
['top1'，无]，
['top2'，无]，
['low3'，'mid3']，
['mid1'，'top1']]
对于节点中的子节点、父节点：
节点\u与\u子节点[parent]。追加（子节点）
打印带有子节点的节点
#defaultdict（，{'top2'：['mid3']，'top1'：['mid2'，'mid1']，
#无：['top1'，'top2']，'mid2'：['low2']，'mid3'：['low3']，'mid1':
#['low1']}）
def生成树（父级=无）：
children=nodes_与_children.get（父，{}）
返回{node:build_tree（node）for node in children}
打印生成树（）
# {
#“top2”：{
#“mid3”：{
#“低3”：{
#       }
#     }
#   },
#“top1”：{
#“mid2”：{
#“低2”：{
#       }
#     },
#“mid1”：{
#“低1”：{
#       }
#     }
#   }
# }

---

要获得树的深度，确实没有太多的工作要做。您可以直接在

build_tree（）

中完成，这是一个有趣的问题，因此我编写了一些代码，即使您没有提供：

from collections import defaultdict

nodes_with_children = defaultdict(list)

nodes = [['mid2', 'top1'],
         ['low2', 'mid2'],
         ['mid3', 'top2'],
         ['low1', 'mid1'],
         ['top1', None],
         ['top2', None],
         ['low3', 'mid3'],
         ['mid1', 'top1']]

for child, parent in nodes:
    nodes_with_children[parent].append(child)

print nodes_with_children
# defaultdict(<type 'list'>, {'top2': ['mid3'], 'top1': ['mid2', 'mid1'],
# None: ['top1', 'top2'], 'mid2': ['low2'], 'mid3': ['low3'], 'mid1':
# ['low1']})


def build_tree(parent=None):
    children = nodes_with_children.get(parent, {})
    return {node: build_tree(node) for node in children}


print build_tree()

# {
#   'top2': {
#     'mid3': {
#       'low3': {
#       }
#     }
#   },
#   'top1': {
#     'mid2': {
#       'low2': {
#       }
#     },
#     'mid1': {
#       'low1': {
#       }
#     }
#   }
# }

从集合导入defaultdict
带有子节点的节点=defaultdict（列表）
节点=['mid2'，'top1']，
['low2'，'mid2']，
['mid3'，'top2']，
['low1'，'mid1']，
['top1'，无]，
['top2'，无]，
['low3'，'mid3']，
['mid1'，'top1']]
对于节点中的子节点、父节点：
节点\u与\u子节点[parent]。追加（子节点）
打印带有子节点的节点
#defaultdict（，{'top2'：['mid3']，'top1'：['mid2'，'mid1']，
#无：['top1'，'top2']，'mid2'：['low2']，'mid3'：['low3']，'mid1':
#['low1']}）
def生成树（父级=无）：
children=nodes_与_children.get（父，{}）
返回{node:build_tree（node）for node in children}
打印生成树（）
# {
#“top2”：{
#“mid3”：{
#“低3”：{
#       }
#     }
#   },
#“top1”：{
#“mid2”：{
#“低2”：{
#       }
#     },
#“mid1”：{
#“低1”：{
#       }
#     }
#   }
# }

---

要获得树的深度，确实没有太多的工作要做。您可以直接在

build_tree（）

中完成。我的解决方案与@Eric的非常相似，但我还是会发布它：

from collections import defaultdict
from pprint import pprint


def make_tree(name2kids, name=None):
    return {kid: make_tree(name2kids, kid)
            for kid in name2kids[name]}


def find_depth(tree):
    if not tree:
        return 0
    return 1 + max(find_depth(subtree) for subtree in tree.values())


def main():
    """
    >>> main()
    {'top1': {'mid1': {'low1': {}}, 'mid2': {'low2': {}}},
     'top2': {'mid3': {'low3': {}}}}
    depth = 3
    """
    nodes = [['mid2', 'top1'],
             ['low2', 'mid2'],
             ['mid3', 'top2'],
             ['low1', 'mid1'],
             ['top1', None],
             ['top2', None],
             ['low3', 'mid3'],
             ['mid1', 'top1']]

    name2kids = defaultdict(list)
    for kid, name in nodes:
        name2kids[name].append(kid)

    tree = make_tree(name2kids)
    pprint(tree)

    depth = find_depth(tree)
    print('depth = {}'.format(depth))


if __name__ == '__main__':
    main()

---

（运行：

python-m doctest script.py--verbose

）。

我的解决方案与@Eric的非常相似，但我还是会发布它：

from collections import defaultdict
from pprint import pprint


def make_tree(name2kids, name=None):
    return {kid: make_tree(name2kids, kid)
            for kid in name2kids[name]}


def find_depth(tree):
    if not tree:
        return 0
    return 1 + max(find_depth(subtree) for subtree in tree.values())


def main():
    """
    >>> main()
    {'top1': {'mid1': {'low1': {}}, 'mid2': {'low2': {}}},
     'top2': {'mid3': {'low3': {}}}}
    depth = 3
    """
    nodes = [['mid2', 'top1'],
             ['low2', 'mid2'],
             ['mid3', 'top2'],
             ['low1', 'mid1'],
             ['top1', None],
             ['top2', None],
             ['low3', 'mid3'],
             ['mid1', 'top1']]

    name2kids = defaultdict(list)
    for kid, name in nodes:
        name2kids[name].append(kid)

    tree = make_tree(name2kids)
    pprint(tree)

    depth = find_depth(tree)
    print('depth = {}'.format(depth))


if __name__ == '__main__':
    main()

---

（运行：

python-mdoctestscript.py--verbose

）。

你写了什么？你写了什么？