最近工作接觸到圖資料庫，圖和樹的儲存形式是一對對基本的指向關係。
當需要訪問時，不需要知道整體結構，只需要知道子節點，就可以把圖結構表示出來了。
出於好奇，這裡將這些基本的指向關係組成乙個完整的結構。
首先，我們把問題簡化，python中最基本的表示關係的資料結構是字典，
假設有這樣一組關係，我們把它們用字典表示:
dict_list =[,
,,,,,,]
1.找根節點
2.找出所有節點的子節點
3.深度優先遍歷（或廣度優先遍歷）組裝成最終的樹
說明：不能用這種方式生成字首樹（trie）,因為在字首樹中，相同字母是可以重複出現在不同位置的，而在這裡乙個字母只能出現在乙個地方，在知識圖譜中比較適用。
我們先把根節點找出來，找根的依據是它沒有在值**現過，只能出現在鍵裡：
# 首先，找根節點的方法
possible_root =
set(
)impossible_root =
set(
)for d in dict_list:
possible_root |
= d.keys(
)# 根節點只能在鍵裡
impossible_root |
=set
(d.values())
# 值一定不是根節點
# 既是鍵又不是值，只能是根，由於只有乙個根，剩下的就只有乙個根節點
root_set = possible_root - impossible_root
# 既是值又沒有作為鍵出現過，說明沒有節點在它之後，就是葉子節點
leaf_set = impossible_root - possible_root
print
("root_set: "
, root_set)
print
("leaf_set: "
, leaf_set)
由於我們目標是組裝成完整的樹，因此要把各節點的所有子節點都找出來：
group =
for d in dict_list:
for k, v in d.items():
group.setdefault(k,
) group[k]
print
(group)
有了group這個資訊，就可以把完整的巢狀字典拼出來了：
def
dfs(temp, sub_tree)
:for r in temp:
children = group.get(r)
if children is
none
:return
sub_tree[r]
=for child in children:
sub_tree[r]
[child]
= dfs(
, sub_tree[r]
)result =
# 從root開始
dfs(root_set, sub_tree=result)
print
(result)
完整**：
from pprint import pprint
dict_list =[,
,,,,
,,]# 首先，找根節點的方法
possible_root =
set(
)impossible_root =
set(
)for d in dict_list:
possible_root |
= d.keys(
)# 根節點只能在鍵裡
impossible_root |
=set
(d.values())
# 值一定不是根節點
# 既是鍵又不是值，只能是根，由於只有乙個根，剩下的就只有乙個根節點
root_set = possible_root - impossible_root
# 既是值又沒有作為鍵出現過，說明沒有節點在它之後，就是葉子節點
leaf_set = impossible_root - possible_root
print
("root_set: "
, root_set)
print
("leaf_set: "
, leaf_set)
group =
for d in dict_list:
for k, v in d.items():
group.setdefault(k,
) group[k]
pprint(group)
defdfs
(temp, sub_tree)
:for r in temp:
children = group.get(r)
if children is
none
:return
sub_tree[r]
=for child in children:
sub_tree[r]
[child]
= dfs(
, sub_tree[r]
)result =
# 從root開始
dfs(root_set, sub_tree=result)
pprint(result)
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