self.tree.tree[-self.tree.capacity:]

时间: 2023-06-14 22:03:13 浏览: 88

bst.rar_bst_bst tree

二叉搜索树（BST，Binary Search Tree）是一种特殊类型的二叉树，它的每个节点都包含一个键、一个关联的值、一个指向左子节点的引用和一个指向右子节点的引用。在二叉搜索树中，对于每个节点，其左子树中的所有节点的键都小于该节点的键，而右子树中的所有节点的键都大于该节点的键。这种数据结构使得查找、插入和删除操作具有较高的效率，尤其是在树保持平衡的情况下。在Python中实现二叉搜索树，我们可以创建一个类来表示树节点，它包含键、值以及左右子节点的属性。下面是一个基本的二叉搜索树节点类的实现： ```python class TreeNode: def __init__(self, key, val): self.key = key self.val = val self.left = None self.right = None ``` 接着，我们创建一个二叉搜索树类，包含插入、查找和删除等基本操作： ```python class BST: def __init__(self): self.root = None def insert(self, key, val): if not self.root: self.root = TreeNode(key, val) else: self._insert(self.root, key, val) def _insert(self, node, key, val): if key < node.key: if node.left: self._insert(node.left, key, val) else: node.left = TreeNode(key, val) elif key > node.key: if node.right: self._insert(node.right, key, val) else: node.right = TreeNode(key, val) else: # 如果键已经存在，可以选择更新值 node.val = val def find(self, key): return self._find(self.root, key) if self.root else None def _find(self, node, key): if not node: return None if key == node.key: return node elif key < node.key: return self._find(node.left, key) else: return self._find(node.right, key) def delete(self, key): self.root = self._delete(self.root, key) def _delete(self, node, key): if not node: return node if key < node.key: node.left = self._delete(node.left, key) elif key > node.key: node.right = self._delete(node.right, key) else: # 要删除的节点是叶子节点 if not node.left and not node.right: return None # 要删除的节点只有一个孩子 if not node.left: return node.right if not node.right: return node.left # 要删除的节点有两个孩子，找到最小的右子节点替换 min_right = node.right while min_right.left: min_right = min_right.left node.key = min_right.key node.right = self._delete(node.right, min_right.key) return node ``` 以上代码实现了二叉搜索树的基本功能，包括插入新节点、查找特定键的节点以及删除指定键的节点。在实际应用中，为了提高性能，可以考虑使用自平衡二叉搜索树，如AVL树或红黑树，它们在进行插入和删除操作后能自动调整以保持平衡，从而保证操作的时间复杂度为O(log n)。在"bst.py"这个文件中，可能包含了上述类的实现，你可以通过导入这个模块并在Python环境中实例化BST对象，然后进行插入、查找和删除操作，以测试和理解二叉搜索树的工作原理。例如： ```python from bst import BST tree = BST() tree.insert(5, "five") tree.insert(3, "three") tree.insert(7, "seven") print(tree.find(5).val) # 输出: five tree.delete(5) print(tree.find(5) is None) # 输出: True ``` 通过这段代码，你可以在Python环境中交互式地探索二叉搜索树的特性。

这段代码应该是用于获取树中最近添加的节点。在这个代码中，`self.tree` 是一棵二叉树，而 `self.tree.capacity` 是这棵树的容量大小。`-self.tree.capacity:` 表示从倒数第 `self.tree.capacity` 个节点到最后一个节点的切片。因此，`self.tree.tree[-self.tree.capacity:]` 就是获取树中最近添加的 `self.tree.capacity` 个节点。

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self.tree.tree[-self.tree.capacity:]

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