LeetPy

A depuração é duas vezes mais difícil do que escrever o código em primeiro lugar.

Se você resolver problemas relacionados a estruturas de dados e algoritmos (DSA), você sabe como é frustrante depurar estruturas de dados complexas, como árvores binárias e gráficos direcionados.

LeetPy é um pacote Python leve que o torna mais eficiente quando você resolve problemas de DSA. Ele contém funções e algoritmos de utilidade que facilitam muito a depuração e o teste. Aqui estão alguns recursos:

• Várias estruturas de dados : árvores binárias, listas vinculadas, matrizes em 2D, etc.
• Visualize seus objetos : LeetPy fornece funções print() convenientes que mostram como é sua estrutura (tudo dentro do seu terminal!).
• Salvar e exportar : as funções de serialização e exportação ajudam a salvar uma cópia exata da sua estrutura e forneça o código para gerá -las do zero.
• Flexibilidade : crie sua estrutura de dados como desejar; Os algoritmos de LeetPy sempre funcionarão corretamente.

Instalação

Para instalar o último lançamento estável, Run:

$ pip install leetpy

Para instalar a partir do mais recente Commit Github:

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

Uso e exemplos

Aqui está um 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

E aqui está um complexo:

 # 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 oferece uma ampla gama de funções de utilidade - para uma ampla gama de estruturas de dados. Para uma lista abrangente de exemplos de uso, confira /examples/readme.md.

Desenvolvimento

LeetPy tem planos de apoiar as seguintes estruturas de dados:

• Matrizes 1-D
• Matrizes 2-D
• Árvores binárias
• Listas isoladas
• Listas duplamente vinculadas
• Gráficos não direcionados (ponderados + não ponderados)
• Gráficos direcionados (ponderados + não ponderados)

Todas as estruturas de dados têm algumas APIs comuns:

• create() -> structure - Para criar a estrutura com dados e propriedades aleatórias com base em determinados parâmetros
• export_as_code(structure) -> str - Para obter uma função independente do python3 que, quando chamado, retorna a estrutura de dados fornecida
• export_as_svg(structure) -> None - para criar um arquivo SVG com uma visualização da estrutura de dados fornecida
• print(structure) -> None - Imprimir uma representação da estrutura de dados para o terminal