Python 遍历数组以查找最高配对

假设我有一个数组，其中包含子元素（作为每个数组的第0个元素）及其父元素（作为每个数组的第1个元素），如下所示：

[[child, parent], [child, parent], [child, parent]]

下面是一个真实的例子：

[[Mary, Dan], [Dan, Steven], [Steven, Craig], [Janice, Keith]]

玛丽是丹的孩子，丹是史蒂文的孩子，史蒂文是克雷格的孩子。Janice和Keith与这家人没有关系。每个孩子只有一个父母。此外，这些配对表示族的所有可能配对。由于Janice和Keith都不在该家庭的任何其他子女/父母配对中，我们知道他们之间没有联系

考虑到Mary是输入，我如何创建一个循环，将Craig作为Mary的最古老祖先返回

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我在想一个while循环，以Mary为输入，然后与Dan开始循环，然后与Steven开始循环，然后与Craig开始循环，然后在没有找到匹配项时返回Craig。然而，我希望它能在理论上无限长的祖先身上工作。我觉得这应该很简单，但我还没有找到一个有效的解决方案，除了在彼此之间编写一组for循环，而这些循环在100个祖先的列表上是不起作用的。

您可以这样做：

data = [['Mary', 'Dan'], ['Dan', 'Steven'], ['Steven', 'Craig'], ['Janice', 'Keith']]


def get_oldest_ancestor(d, source):
    def getParent(d, source):
        return next((parent for child, parent in d if child == source), None)

    while True:
        parent = getParent(d, source)
        if parent:
            source = parent
        else:
            return source


ancestor = get_oldest_ancestor(data, 'Mary')
print(ancestor)

输出

Craig

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你可以这样做：

data = [['Mary', 'Dan'], ['Dan', 'Steven'], ['Steven', 'Craig'], ['Janice', 'Keith']]


def get_oldest_ancestor(d, source):
    def getParent(d, source):
        return next((parent for child, parent in d if child == source), None)

    while True:
        parent = getParent(d, source)
        if parent:
            source = parent
        else:
            return source


ancestor = get_oldest_ancestor(data, 'Mary')
print(ancestor)

输出

Craig

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您可以从数组中创建字典（从子到父），并使用

while

循环方法：

data = [['Mary', 'Dan'], ['Dan', 'Steven'], ['Steven', 'Craig'], ['Janice', 'Keith']]
tree = {child: parent for child, parent in data}

def oldest_ancestor(child):
    parent = child
    while tree.get(parent, None) is not None:
        parent = tree[parent]
    return parent

print(oldest_ancestor('Mary')) # Craig

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您可以从数组中创建字典（从子到父），并使用

while

循环方法：

data = [['Mary', 'Dan'], ['Dan', 'Steven'], ['Steven', 'Craig'], ['Janice', 'Keith']]
tree = {child: parent for child, parent in data}

def oldest_ancestor(child):
    parent = child
    while tree.get(parent, None) is not None:
        parent = tree[parent]
    return parent

print(oldest_ancestor('Mary')) # Craig

---

您需要将孩子的家长与其他每个孩子进行比较，以查看是否存在该家长

family = [["Mary", "Dan"], ["Dan", "Steven"], ["Steven", "Craig"],["Janice", "Keith"]]



def oldestAncestor(child):
    directParent = ""
    for pair in family:
        if pair[0] == child:
            directParent = pair[1]
            pass
        if directParent == pair[0]:
            directParent = pair[1]
            pass
        pass
    return directParent

print (oldestAncestor("Mary"))

答复

Craig

---

您需要将孩子的家长与其他每个孩子进行比较，以查看是否存在该家长

family = [["Mary", "Dan"], ["Dan", "Steven"], ["Steven", "Craig"],["Janice", "Keith"]]



def oldestAncestor(child):
    directParent = ""
    for pair in family:
        if pair[0] == child:
            directParent = pair[1]
            pass
        if directParent == pair[0]:
            directParent = pair[1]
            pass
        pass
    return directParent

print (oldestAncestor("Mary"))

答复

Craig

另一种方法是使用

networkx

中的算法：

In[43]:
import pandas as pd
import networkx as nx
edges=[['Mary', 'Dan'], ['Dan', 'Steven'], ['Steven', 'Craig'], ['Janice', 'Keith']]
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(edges)
df = pd.DataFrame(edges, columns=['child','parent'])
df['oldest_descendant'] = df['child'].apply(lambda x: list(nx.bfs_predecessors(G,x))[-1][0])
df
Out[43]: 
    child  parent oldest_descendant
0    Mary     Dan             Craig
1     Dan  Steven             Craig
2  Steven   Craig             Craig
3  Janice   Keith             Keith

我使用pandas数据框只是为了更简单地说明问题，但是，这里我从配对中制作了一个有向图，这样我就可以使用算法了。我使用这些边填充df，然后添加“oldest_desendant”列，这只是调用每个子级的算法，我将generator对象转换为一个列表，该列表返回元组列表：

In[41]:
list(nx.bfs_predecessors(G,'Mary'))

Out[41]: [('Dan', 'Mary'), ('Steven', 'Dan'), ('Craig', 'Steven')]

因此，我只是使用

[-1][0]

索引最后一个元组的第一个元素，另一种方法是使用

networkx

中的算法：

In[43]:
import pandas as pd
import networkx as nx
edges=[['Mary', 'Dan'], ['Dan', 'Steven'], ['Steven', 'Craig'], ['Janice', 'Keith']]
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(edges)
df = pd.DataFrame(edges, columns=['child','parent'])
df['oldest_descendant'] = df['child'].apply(lambda x: list(nx.bfs_predecessors(G,x))[-1][0])
df
Out[43]: 
    child  parent oldest_descendant
0    Mary     Dan             Craig
1     Dan  Steven             Craig
2  Steven   Craig             Craig
3  Janice   Keith             Keith

我使用pandas数据框只是为了更简单地说明问题，但是，这里我从配对中制作了一个有向图，这样我就可以使用算法了。我使用这些边填充df，然后添加“oldest_desendant”列，这只是调用每个子级的算法，我将generator对象转换为一个列表，该列表返回元组列表：

In[41]:
list(nx.bfs_predecessors(G,'Mary'))

Out[41]: [('Dan', 'Mary'), ('Steven', 'Dan'), ('Craig', 'Steven')]

---

因此，我只是使用

[-1][0]

为最后一个元组的第一个元素建立索引。很抱歉，我需要添加一条规则：成对表示该族所有可能的成对。由于Janice和Keith都不在该家庭的任何其他子女/父母配对中，我们知道他们没有连接。一个孩子可以有一个以上的父母吗？不，每个孩子只有一个父母对不起，我需要添加一条规则：配对代表该家庭所有可能的配对。由于Janice和Keith都不在该家庭的任何其他子女/父母配对中，我们知道他们没有联系。一个孩子可以有一个以上的父母吗？不，每个孩子只有一个父母这不起作用，即数据=[['Mary'、'Janice']、['Mary'、'Dan']、['Dan'、['Steven'、['Steven'、'Craig']、['Janice'、'Keith']]示例中每个孩子有一个以上的家长，如注释中所述，这不可能发生。这不起作用，即数据=['Mary'，'Janice']，['Mary'，'Dan']，['Dan'，'Steven']，['Steven'，'Craig']，['Janice'，'Keith']。示例中每个孩子有一个以上的家长，如注释中所述，此情况无法发生我如何解释数组中的空值？例如：['Mary'，'Dan']，['Dan'，'Steven']，['Steven'，'Craig']，['Mary'，None]@AshleyO我想你可以在构建字典时过滤掉这些名字：

tree={child:parent For child，parent in data if parent}

@AshleyO尽管函数本身应该可以在

None

父级上正常工作。我如何解释数组中的空值？例如：['Mary'，'Dan']，['Dan'，'Steven']，['Steven'，'Craig']，['Mary'，None]@AshleyO我想你可以在构建字典时过滤掉这些名字：

tree={child:parent For child，parent in data if parent}

@AshleyO，尽管这个函数应该可以很好地与

None

parents一起工作。