¿Cómo puedes construir un árbol con aristas ponderadas?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 25, 2023 at 12:52 am

   Desafortunadamente, no existen estructuras de datos incorporadas en Python específicamente para árboles generales ponderados. Sin embargo, la buena noticia es que es posible implementar dicha estructura de datos utilizando una combinación de listas y diccionarios, que son estructuras de datos incorporadas en Python.

   Para crear un árbol general ponderado, podemos utilizar un diccionario para representar los nodos del árbol, donde cada par clave-valor representa un nodo y sus nodos hijos asociados. La clave es el nodo padre y el valor es una lista de nodos hijos. También podemos agregar otro diccionario para representar el peso de cada nodo o arista en el árbol.

   Aquí tienes un ejemplo de una implementación simplificada de un árbol general ponderado en Python:

   class Nodo:
       def __init__(self, dato):
           self.dato = dato
           self.hijos = []
   
   class Arbol:
       def __init__(self):
           self.raiz = None
           self.pesos = {}
   
       def agregar_nodo(self, nodo_padre, nodo_hijo, peso):
           if nodo_padre is None:
               self.raiz = Nodo(nodo_hijo)
               self.pesos[nodo_hijo] = peso
           else:
               for nodo in self._recorrer(self.raiz):
                   if nodo.dato == nodo_padre:
                       nodo.hijos.append(Nodo(nodo_hijo))
                       self.pesos[nodo_hijo] = peso
   
       def _recorrer(self, nodo):
           yield nodo
           for hijo in nodo.hijos:
               yield from self._recorrer(hijo)
   
       def obtener_peso(self, nodo):
           return self.pesos.get(nodo, None)
   

   Esta implementación te permite agregar nodos al árbol utilizando el método agregar_nodo, especificar el peso de cada nodo o arista, y obtener el peso de un nodo específico utilizando el método obtener_peso. Ten en cuenta que esto es solo una implementación simplificada y se puede modificar o extender para adaptarse a tu caso de uso específico.

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