LeetPy

Das Debuggen ist doppelt so schwierig wie das Schreiben des Code.

Wenn Sie Probleme im Zusammenhang mit Datenstrukturen und Algorithmen (DSA) lösen, wissen Sie, wie frustrierend es ist, komplexe Datenstrukturen wie binäre Bäume und gerichtete Grafiken zu debuggen.

LeetPy ist ein leichtes Python -Paket, das Sie effizienter macht, wenn Sie DSA -Probleme lösen. Es enthält Utility -Funktionen und Algorithmen, die das Debuggen und das Testen so viel einfacher machen. Hier sind einige Funktionen:

• Mehrere Datenstrukturen : binäre Bäume, verknüpfte Listen, 2-D-Arrays usw.
• Visualisieren Sie Ihre Objekte : LeetPy bietet bequeme print() -Funktionen, die Ihnen zeigen, wie Ihre Struktur aussieht (alles in Ihrem Terminal!).
• Speichern und Exportieren : Serialisierung und Exportfunktionen helfen Ihnen beim Speichern einer genauen Kopie Ihrer Struktur und geben Sie den Code, um sie von Grund auf neu zu generieren.
• Flexibilität : Erstellen Sie Ihre Datenstruktur, wie Sie möchten. Die Algorithmen von LeetPy funktionieren immer richtig.

Installation

Um die neueste stabile Version zu installieren, rennen Sie:

$ pip install leetpy

So installieren Sie aus dem neuesten GitHub Commit:

pip install git+https://github.com/aryanpingle/leetpy

Verwendung & Beispiele

Hier ist ein minimaler Anwendungsfall:

 # Create a random binary tree and visualize it

from leetpy import BinaryTree

root = BinaryTree . create ( n = 20 )  # create a random binary tree with 20 nodes
BinaryTree . print_structure ( root )  # visualize the binary tree

Und hier ist ein komplexer:

 # Suppose you want to 'save' 10 binary search trees (example: for testing purposes)
# You would need some Python code that generates each tree exactly

from leetpy import BinaryTree

for i in range ( 1 , 11 ):
    # Generate a random binary search tree (BST) with 20 nodes
    # Each node should have a value between 1 and 10 (inclusive)
    root = BinaryTree . create ( n = 20 , min_val = 1 , max_val = 10 , make_bst = True )
    
    # Get the python code that generates this exact BST
    # Oh, and make each node an object of class "CustomNode"
    # Oh, and keep indentation to 2 spaces
    code += " n " + BinaryTree . export_as_code ( root , node_alias = "CustomNode" , indent = 2 )

with open ( "testing.py" , "w" ) as f :
    f . write ( code )

LeetPy bietet eine breite Palette von Versorgungsfunktionen - für eine Vielzahl von Datenstrukturen. Eine umfassende Liste von Nutzungsbeispielen finden Sie unter /examples/Readme.md.

Entwicklung

LeetPy plant, die folgenden Datenstrukturen zu unterstützen:

• 1-D-Arrays
• 2-D-Arrays
• Binärbäume
• Einzeln verknüpfte Listen
• Doppelt verknüpfte Listen
• Unbekannte Grafiken (gewichtet + ungewichtet)
• Regie Graphen (gewichtet + ungewichtet)

Alle Datenstrukturen haben einige gemeinsame APIs:

• create() -> structure - So erstellen Sie die Struktur mit zufälligen Daten und Eigenschaften basierend auf bestimmten Parametern
• export_as_code(structure) -> str -, um eine unabhängige Python3 -Funktion zu erhalten, die bei der Aufforderung die angegebene Datenstruktur zurückgibt
• export_as_svg(structure) -> None - Erstellen einer SVG -Datei mit einer Visualisierung der angegebenen Datenstruktur
• print(structure) -> None - zum Drucken einer Darstellung der Datenstruktur in das Terminal drucken