python求树的深度

def tree_depth(root):
    if root == None:
        return 0
    depth = 0
    temp = []
    temp.append(root)
    
    while len(temp):
        depth += 1
        length = len(temp)
        while length:
            pop = temp.pop()
            if pop.left != None:
                temp.append(pop.left)
            if pop.right != None:
                temp.append(pop.right)
            length -= 1
    return depth
队列先进先出,增加最后一个用append(),删除第一个用pop(0)
栈后进先出,出栈用pop()
不能用remove(), 因为不返回删除后的元素
### 计算句法树的深度 为了计算句法树的深度,在构建句法树之后,可以通过遍历节点并记录最大层数来实现这一目标。通常情况下,根节点位于第零层,其子节点则依次增加一层。对于每一个新遇到的节点,如果该节点所在的层次超过了已知的最大深度,则更新最大深度。 ```python def calculate_tree_depth(node): """递归函数用于计算句法树的最大深度""" if not node.children: return 0 max_child_depth = 0 for child in node.children: current_depth = calculate_tree_depth(child) if current_depth > max_child_depth: max_child_depth = current_depth return max_child_depth + 1 ``` 上述代码定义了一个名为`calculate_tree_depth` 的辅助函数,它接受一个代表树中某个节点的对象作为参数,并返回从这个节点出发所能达到的最大深度[^1]。 ### 平均依存距离的计算方式 平均依存距离指的是在一个句子内部所有词语与其直接父节点间路径长度之和除以总词数的结果。这里所说的“路径长度”,即是从某词汇到它的最近祖先节点经过了多少条边的数量。下面给出了一种可能的方法来解这个问题: ```python import numpy as np def average_dependency_distance(dependency_relations): """ 函数接收依存关系列表, 列表内每一项都是形如 (word_index, head_word_index) 的元组。 返回整个句子内的平均依存距离。 """ distances = [] for word_idx, head_idx in dependency_relations: distance = abs(word_idx - head_idx) distances.append(distance) avg_dist = np.mean(distances) return avg_dist ``` 这段程序首先初始化了一个空数组 `distances` 来存储各个单词对应的依存距离;接着迭代遍历每一对 `(word_index, head_word_index)` ,利用绝对差值的方式得到两者间的相对位置差异——也就是所谓的 “依存距离”。最后调用 NumPy 库中的 mean() 方法得出最终结果[^2]。
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