LeetPy

Le débogage est deux fois plus difficile que d'écrire le code en premier lieu.

Si vous résolvez des problèmes liés aux structures de données et aux algorithmes (DSA), vous savez à quel point il est frustrant de déboguer des structures de données complexes comme les arbres binaires et les graphiques dirigés.

LeetPy est un package Python léger qui vous rend plus efficace lorsque vous résolvez les problèmes de DSA. Il contient des fonctions d'utilité et des algorithmes qui facilitent le débogage et le test. Voici quelques fonctionnalités:

• Plusieurs structures de données : arbres binaires, listes liées, tableaux 2D, etc.
• Visualisez vos objets : LeetPy fournit des fonctions PRINCT print() qui vous montrent à quoi ressemble votre structure (le tout à l'intérieur de votre terminal!).
• Enregistrer et exporter : les fonctions de sérialisation et d'exportation vous aident à enregistrer une copie exacte de votre structure et à vous donner le code pour les générer à partir de zéro.
• Flexibilité : créez votre structure de données comme vous le souhaitez; Les algorithmes de LeetPy fonctionneront toujours correctement.

Installation

Pour installer la dernière version stable, exécuter:

$ pip install leetpy

Pour installer à partir du dernier engagement GitHub:

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

Utilisation et exemples

Voici un cas d'utilisation minimal:

 # 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

Et en voici un complexe:

 # 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 propose une large gamme de fonctions utilitaires - pour un large éventail de structures de données. Pour une liste complète d'exemples d'utilisation, consultez / Exemples/readme.md.

Développement

LeetPy prévoit de prendre en charge les structures de données suivantes:

• Tableaux 1D
• Tableaux 2D
• Arbres binaires
• Listes liées individuellement
• Listes doublement liées
• Graphiques non dirigés (pondérés + non pondérés)
• Graphiques dirigés (pondérés + non pondérés)

Toutes les structures de données ont des API communes:

• create() -> structure - Pour créer la structure avec des données et des propriétés aléatoires basées sur certains paramètres
• export_as_code(structure) -> str - Pour obtenir une fonction Python3 indépendante qui, lorsqu'elle est appelée, renvoie la structure de données donnée
• export_as_svg(structure) -> None - pour créer un fichier SVG avec une visualisation de la structure de données donnée
• print(structure) -> None - pour imprimer une représentation de la structure de données au terminal