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python字典树遍历

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python字典树遍历相关知识

python中字典的循环遍历的两种方式
开发中经常会用到对于字典、列表等数据的循环遍历，但是python中对于字典的遍历对于很多初学者来讲非常陌生，今天就来讲一下python中字典的循环遍历的两种方式。注意： python2和python3中，下面两种方法都是通用的。1. 只对键的遍历一个简单的for语句就能循环字典的所有键，就像处理序列一样：d = {'name1' : 'pythontab', 'name2' : '.', 'name3' : 'com'} for key in d:     print (key, ' value : ', d[key]) name1 value :&n
跋山涉水——深入 Redis 字典遍历
Redis 字典的遍历过程逻辑比较复杂，互联网上对这一块的分析讲解非常少。我也花了不少时间对源码的细节进行了整理，将我个人对字典遍历逻辑的理解呈现给各位读者。也许读者们对字典的遍历过程有比我更好的理解，还请不吝指教。一边遍历一边修改我们知道 Redis 对象树的主干是一个字典，如果对象很多，这个主干字典也会很大。当我们使用 keys 命令搜寻指定模式的 key 时，它会遍历整个主干字典。值得注意的是，在遍历的过程中，如果满足模式匹配条件的 key 被找到了，还需要判断 key 指向的对象是否已经过期。如果过期了就需要从主干字典中将该 key 删除。void keysCommand(client *c) {dictIterator *di; // 迭代器dictEntry *de; // 迭代器当前的entrysds pattern = c->argv[1]->ptr; // keys的匹配模式参数int plen = sdslen(pattern);int allk
二叉树的遍历
树的遍历是树的一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有结点的信息的访问，即依次对树中每个结点访问一次且仅访问一次，我们把这种对所有节点的访问称为遍历（traversal）。那么树的两种重要的遍历模式是深度优先遍历和广度优先遍历,深度优先一般用递归，广度优先一般用队列。一般情况下能用递归实现的算法大部分也能用堆栈来实现。深度优先遍历对于一颗二叉树，深度优先搜索(Depth First Search)是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。那么深度遍历有重要的三种方法。这三种方式常被用于访问树的节点，它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同。这三种遍历分别叫做先序遍历（preorder），中序遍历（inorder）和后序遍历（postorder）。我们来给出它们的详细定义，然后举例看看它们的应用。先序遍历在先序遍历中，我们先访问根节点，然后递归使用先序遍历访问左子树，再递归使用先序遍历访问右子树根节点->左子树->右子树def preorder(self, root): ""
二叉树遍历
二叉树有多种遍历方法，有层次遍历、深度优先遍历、广度优先遍历等。本文只涉及二叉树的先序、中序、后序的递归和非递归遍历。涉及到的代码都用Java编写。首先给出二叉树节点类：树节点：class TreeNode {     int val;    //左子树     TreeNode left;    //右子树     TreeNode right;    //构造方法     TreeNode(int x) {         val = x;  &nbs