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Python 无限级分类树状结构生成算法 「实用代码」

无限级分类树状结构的应用场景很多,例如后端研发需要把用户相关权限读取出来并生成树状结构,前端研发拿到权限树之后可以按照结构展示用户有权限访问的栏目;再例如网页上的栏目分级: 作者在初次接触树状结构生成需求的时候...电吹风条目跟电器条目并无直接的标识进行关联,但需要用树状结构来表明 电器 <- 家用电器 <- 电吹风 的关系。...基本思路是每次找到结点关系后将此条目的编号添加到一个列表中缓存起来,代表此条目已找到结点关系。当往复循环执行函数时再次遇到此条目可以跳过。...代码改动很简单,增加一个缓存列表和控制流语句即可: def generate_tree(source, parent, cache=[]): tree = [] for item in...child"] = generate_tree(source, item["id"], cache) tree.append(item) return tree 至此,无限级分类树状结构生成算法完成

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在Solidity中创建无限列表

在github中可以找到文中涉及的完整代码[5] 列表的特性 我们先假定这个列表是用来存储地址类型的,但实际上这个列表可以存储任何内容。...我们可以将基本要求总结如下: 支持CRUD运算:创建、读取、更新、删除 无限制,可以容纳任意数量的元素 添加/删除列表元素 以太坊等智能合约平台增加了一些重要的考虑因素。...可以运行多年的代码赋予术语“无限制”一个全新的含义。 我们需要一个添加和删除元素消耗的gas是相对恒定的系统,并且与列表的元素个数无关,而且我们不希望随着时间的推移所需的gas增加。...遍历列表来统计列表元素的个数会导致gas的消耗随着列表长度不同而不同。 零元素是无效的 在我设计的列表中,要注意有一个特定于该应用程序的假设。...读取无限列表也非常有趣。

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记一次 「 无限滚动 」列表优化

每一条sku 对应如下结构: 因为可以选择的sku数量是不限的, 又不能分页, 只能做到一个列表里。 于是, 长列表出现了。 刚开始的方案是做一个虚拟列表。...首先,原来无限滚动的逻辑就是基于scroll事件,通过不断滚动触发的回调,重新计算渲染到页面上的区间。 其次,为了动态调整可视区域的元素,使用了MutationObserver。...经过自测,仅仅是使用一个基础的Select,rc无限滚动的情况下同样发生了卡顿) 2. 下拉懒加载 基于 Intersection Observer 实现一个 下拉懒加载。...file=/index.js 动态演示: 选择方案 要么接受使用rc无限滚动的不够流畅; 要么使用 Intersection Observer 实现一个下拉懒加载的无限滚动效果 最终采用下拉懒加载。...---- 总结 通常,无限滚动的方案可以分为两种: 1.

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你知道前端怎么实现列表无限滚动吗?

只展示可视区域内的列表项目,动态计算可视区域内的列表项,删除非可视区域列表项。...第二层作为占位层(infinite-list-phantom),根据实际列表的长度占位,撑开空间,形成滚动条 第三层作为列表层(infinite-list),列表数据展示的可视化区域,需要用transform...:translate3D(x,y,z),这里的y指的是列表偏移量。...(2)监听数据 监听容器的scroll事件,获取滚动位置scrollTop 可视区域高度:screenHeight 列表每项高度:itemSize 列表数据:listData 当前滚动位置:scrollTop...$ref.list.scrollTop 确定列表项的高度:itemSize = 100px 可视区域的列表项的总数:visableCount = Math.ceil(screenHeight / itemSize

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树状数组

树状数组又称二叉索引树(Binary Indexed Tree),以其发明者又命名为Fenwick树,最早由Peter.M.Fenwick以A New Data Structure for Cumulative...树状数组 树状数组即二叉索引树,是使用数组模拟树形结构的一种数据结构,可用于计算前缀和和区间和(元素全为1时可用来计数)。...树状数组可以解决区间上的求和以及更新问题,应用广泛。 凡是树状数组能解决的问题,用线段树也能够解决,但树状数组的系数要少很多,因此实现比较简单。当然一些复杂区间问题还是得用线段树,树状数组功能有限。...树状数组(二叉索引树) 二叉树的结构可以使用下图来表示,相较于传统的树型图,这里为了说明做了对齐。 ?...叶子节点(黑色)代表原始数组A,非叶节点(红色)代表树状数组B,那么B可以由A的值按如下方式进行构造。

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树状数组初探

其实对于某些区间问题,我们不仅可以用线段树解决,还可以用树状数组解决。那么可能有小伙伴要问了,那既然线段树和树状数组都可以解决某些区间问题,那么我就一直用线段树就好了啊,为什么还要学树状数组呢?...对于这个问题,我这里能给的答案是:对于两者都能解决的区间问题,两者所用的时间复杂度都是O(logn),树状数组所用的内存空间比线段树更小,还有一个点是:实现树状数组的代码会比线段树的代码更少也更简单。...下面我们用树状数组来优化这个时间复杂: 我们再开一个长度也为 n+1 的数组 C,这个 C 数组其实就是我们的树状数组。于是,数组 C 中也存在下标为 1~n 的总共 n 个元素。...关于树状数组的下标 最后,上文还留下了一个问题:我们在设置树状数组元素下标范围时设置的是 1~n,而并不是 0~n-1。...还需要注意的是,一个储存基本数据类型的树状数组只能保存一种信息,比如这里的树状数组就只能保存对应区间的元素的和,如果需要保存多种信息(区间最大值、区间最小值…),可以开多个树状数组,也可以用结构体来保存多种信息

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树状数组解析

树状数组所能解决的典型问题就是存在一个长度为n的数组,我们如何高效进行如下操作: update(idx, delta):将num加到位置idx的数字上。...from_idx,to_idx):求从数组第from_idx个位置到第to_idx个位置的所有数字的和 lowbit 操作 意思是获取这个数的展开二进制的最低的2的幂方数 lowbit = x & -x; 树状数组的思路是将数组的前缀和拆分为不同的多个数组...,正好利用2的幂次方可以将其拆分为log(n) 的时间复杂度 树状数组的定义 定义第i个位置记录(i-lowbit(i),i)数字和; i 位置的父节点是 i + lowbit(i) 性质: 第i个节点的位置只能由其祖先节点进行覆盖...使用树状数组求范围和,可以采用前缀和之差来进行计算 public class TreeArray { int[] tree; int[] arr; public TreeArray...} } // 将数组中的某位增加值, public void update_tree(int idx, int val){ // 这里主要是因为树状数组

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【综合笔试题】难度 2.55 :「树状数组」与「双树状数组优化」

Tag : 「树状数组」、「容斥原理」 n 名士兵站成一排。每个士兵都有一个 独一无二 的评分 rating 。...问题涉及「单点修改(更新数值 的出现次数)」以及「区间查询(查询某段范围内数的个数)」,使用「树状数组」求解较为合适。...树状数组 - 枚举两端 一个朴素的想法是,对于三元组 ,我们枚举其两端 和 ,根据 和 的大小关系,查询范围 之间合法的数的个数。...在确定左端点 时,我们从 开始「从小到大」枚举右端点 ,并将遍历过程中经过的 添加到树状数组进行计数。...统计 左边的比 大/小 的数很好做,只需要在「从小到大」枚举 的过程中,将 添加到树状数组 tr1 即可。

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