在数据框中查找节点的更简单方法

Question

给定一个父节点，我想获取它的 N 级节点（原始数据框要大得多）

child|   level|  parent|
   40|       1|      40|
   21|       2|      40|
   18|       2|      40|
   37|       3|      21|
    2|       3|      18|
   85|       3|      21|
   14|       4|      37|
   58|       4|       2|
   47|       4|      37|
   34|       4|      85|
   45|       4|      18|
   32|       4|       2|
   47|       4|      85|
   88|       4|      85|
   12|       4|      37|

我做什么：

def get_children(x, tree, lst):
    for nod in tree[tree['parent'] == x]['child']:
        get_children(nod, tree, lst)
        lst.append(nod)

然后我过滤所有N级节点。

我想要另一种方式，因为当数据框较大时，递归调用过多。

Answer 1

使用辅助数据结构，您可以分两步解决此任务：

1. 存储每个节点的所有前任
2. 对于每个级别 N 的节点，检查节点 x 是否在前辈列表中

如果没有进一步的假设（例如，邻接列表是有序的，并且更高级别的节点不能是低级别节点的父节点），您将需要循环遍历列表至少两次（一次创建父索引，然后再一次每次查找）。但是，如果可以做出上述假设，则单个循环就足够了。

# determine all predecessors of each node in tree
def index_parents(tree):
  parents = {}
  for i, n in tree.iterrows():
    child = int(n['child']) 
    parent = int(n['parent'])
    # if this child node is seen for the first time, initialize parents
    if child not in parents: 
      parents[child] = set()
    # add current parent to predecessor list
    parents[child].update(set([parent]))
    # add predecessors of parent to predecessor list
    parents[child].update(parents[parent])

  return parents

# check all nodes at given level if they contain x as predecessor
def get_children(x, tree, level, parents):
  x_children = []
  for i, n in tree.iterrows():
    child = int(n['child'])
    if n['level'] == level and x in parents[child]:
      # x is in predecessors of child, add it to the result
      x_children.append(child)

  return x_children

给你测试数据的测试：

>>> parents = index_parents(tree)
>>> get_children(21, tree, 3, parents)                                                                                    
>>> [37, 85]

它可能看起来有点倒退，但它避免了递归。