LeetPy

La depuración es el doble que escribir el código en primer lugar.

Si resuelve problemas relacionados con las estructuras y algoritmos de datos (DSA), sabe lo frustrante que es depurar estructuras de datos complejas como árboles binarios y gráficos dirigidos.

LeetPy es un paquete de pitón liviano que te hace más eficiente cuando resuelve problemas de DSA. Contiene funciones de utilidad y algoritmos que facilitan mucho la depuración y las pruebas. Aquí hay algunas características:

• Varias estructuras de datos : árboles binarios, listas vinculadas, matrices 2-D, etc.
• Visualice sus objetos : LeetPy proporciona funciones print() convenientes que le muestran cómo se ve su estructura (¡todo dentro de su terminal!).
• Guardar y exportar : las funciones de serialización y exportación lo ayudan a guardar una copia exacta de su estructura y le brindan el código para generarlos desde cero.
• Flexibilidad : cree su estructura de datos como desee; Los algoritmos de LeetPy siempre funcionarán correctamente.

Instalación

Para instalar la última versión estable, ejecute:

$ pip install leetpy

Para instalar desde la última confirmación de GitHub:

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

Uso y ejemplos

Aquí hay un caso de uso mínimo:

 # 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

Y aquí hay uno complejo:

 # 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 ofrece una amplia gama de funciones de utilidad, para una amplia gama de estructuras de datos. Para obtener una lista completa de ejemplos de uso, consulte /examples/readme.md.

Desarrollo

LeetPy tiene planes para admitir las siguientes estructuras de datos:

• Matrices 1-D
• Matrices 2-d
• Árboles binarios
• Listas vinculadas individualmente
• Listas doblemente vinculadas
• Gráficos no dirigidos (ponderado + no ponderado)
• Gráficos dirigidos (ponderado + no ponderado)

Todas las estructuras de datos tienen algunas API comunes:

• create() -> structure - para crear la estructura con datos aleatorios y propiedades basadas en ciertos parámetros
• export_as_code(structure) -> str - para obtener una función Python3 independiente que, cuando se llama, devuelve la estructura de datos dada
• export_as_svg(structure) -> None - para crear un archivo SVG con una visualización de la estructura de datos dada
• print(structure) -> None - para imprimir una representación de la estructura de datos en el terminal