[亚洲欧美专区图片专区]tree室内设计构造
大家好今天来介绍的问题，亚洲欧美专区图片专区，以下是小编对此问题的归纳整理，来看看吧。
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十八、Treeview
Treeview是tkinter.ttk的控件，这个控件主要是提供多栏的显示功能，我们可以称其为树状表格数据(Treeview)。在设计时也可以在左边栏设计成树状结构或是称层次结构，用户
可以显示或隐藏任何部分，这个最左边的栏称为图标栏。
设计Treeview控件的基本思想是，使用Treeview构造方法建立Treeview对象。
它的语法如下。
Treeview(父对象,options,···)
Treeview()方法的第一个参数是父对象，表示这个Treeview将建立在哪一个父对象内。
下列是Treeview()方法内其他常用的options参数。
(1)columns：栏位的字符串，其中，第一个栏位是图标栏默认的，不在此设置范围内，
如果设置columns=("Name","Age")，则控件有三栏，首先是最左栏的图标栏，可以进行展开
(expand)或是隐藏(collapse)操作，另外两栏是Name和Age。
(2)cursor：可以设置光标在此控件上的外观。
(3)displaycolumns：可以设置栏位显示顺序。
1.如果参数是"#all"表示显示所有栏，同时依建立顺序显示。
2.如果设置columns=("Name","Age","Date")，使用insert()插入元素时需要依次插入元素。
同样状况如果使用columns(2,0)，(2,0)是指实体索引，则图标栏在最前面，紧跟着是Date栏，
然后是Name栏。这种状况也可以写成columns("Date","Name")
(4)height：控件每行的高度。
(5)padding：可以使用1~4个参数设置内容与控件框的间距。
(6)selectmode：用户可以使用鼠标选择项目的方式。
1.selectmode=BROWSE，一次选择一项，这是默认。
2.selectmode=EXTENDED，一次可以选择多项。
3.selectmode=NONE，无法用鼠标执行选择。
(7)show：默认是设置显示图标栏的标签show="tree"，如果省略则是显示图标栏，如果设为
show="headings"，则不显示图标栏。
(8)takefocus：默认是True，如果不想被访问可以设为False。
实例：简单建立Treeview控件的应用。
运行结果：
讲解：tree=Treeview(root,columns=("cities"))建立Treeview控件，此控件
有一个栏位，域名是cities。
tree.heading("#0",text="State")和tree.heading("#1",text="City")使用heading()方法，
在这个方法内建立了栏标题，其中，第一个参数"#0"是指最左栏图标栏位，"#1"是指第一个
栏位，所以这两行分别建立了两个栏标题。
tree.insert("",index=END,text="伊利诺",value="芝加哥")使用inert()方法插入Treeview控件
内容，在这个方法中的第一个参数""，代表父id，因为图标栏未来可以有树状结构，所以有这
一个栏位设计。当所建的栏是是最顶层时，可以用""空字符串处理。第二个参数index=END代表
将资料插入Treeview末端，它的思想与Text控件的END相同。第三个参数text是设置图标栏的
内容。第4个参数的values是设置City的内容。
样例2：在建立Treeview控件时，增加show="heading"参数，将不显示图标栏。
运行结果：
insert()方法第4个参数values是设置所插入的内容。如果有多栏时，须使用
values=(value1,value2,···)，如果所设置的内容数太少时其他栏僵尸空白，如果所设置
的内容数太多时多出来的内容将被抛弃。
样例3：增加population人口数栏位，其中，人口数的单位是万人。
运行结果：
也可以将Python的列表应用于建立栏位内容。
Treeview控件的column()方法主要用于格式化特定栏位的内容，它的语法格式如下。
column(id,options)
其中，id是指出特定栏位，可以用字符串表达，或是用"#index"索引方式。下列是options
的可能参数。
(1)anchor：可以设置栏内容参考位置。
(2)minwidth：最小栏宽，默认是20像素。
(3)stretch：默认是1，当控件大小改变时栏宽将随着改变。
(4)width：默认栏宽是200像素。
如果使用此方法不含参数，如下所示：
ret=column(id)
将以字典方式传回特定栏所有参数的内容。
样例：格式化，将第1、2栏宽度改为150，同时居中对齐，图标栏则不改变。
建立Treeview控件内容时，常常会需要在不同行之间用不同底色作区分，以方便使用者查看，
若是想设计这方面的程序，可以使用Tet控件的标签。Treeview控件有tag_configure()方法，
可以使用这个方法建立标签，然后定义此标签的格式，可参考下列指令。
tag_configure("tagName",options,···)
上述第一个参数tagName是标签名称，可以用此名称将此标签导入栏位数据。
options的可能参数如下。
(1)background：标签背景颜色。
(2)font：字形设置。
(3)foreground：标签前景颜色。
(4)image：图像与列表同时显示。
要将标签导入栏位使用的是insert()方法，这时需在此方法内增加tags参数设置，如下所示。
insert(···,tags="tagName")
样例：将偶数行使用蓝色底显示。
层级式(Hierarchy)，只要在图标栏先建立top-level的项目id，然后将相关子项目放在所属的
top-level项目d即可。
样例：建立层级式的Treeview控件内容。
在insert()方法内若是增加image参数可以添加图像，在添加图像时需要考虑的是可能row的
高度不足，所以必须增加高度。这时可以用下列Style()方法处理。
Style().conigure("TreeView","rowheight=xx") #xx是高度设置
样例：设计一个含有图像的Treeview。
Treeview控件中可以有三种选择模式，分别是BROWSE(默认)、EXTENDED、NONE，这是
使用selectmode参数设置的，当有新选择项目发生时会产生虚拟事件>，
其实我们可以针对此特性设计相关功能。
样例：
在Treeview控件中可以使用delete()方法删除所选的项目，实例：
样例：删除所选的项目，这个程序在建立Treeview控件时设置selectmode=EXTENDED，相当于一次
可以选择多项，第二个选项在单击鼠标时可以同时按Ctrl键，可以选择不连续的选项。如果
第二个选项在单击鼠标时同时按Shift键，可以选择连续的选项。这个程序下方有Remove按钮，
单击此按钮可以删除所选项目。
在使用Treeview控件时，另一个常用功能是插入项目。插入的方式与建立控件的插入方法insert()
是一样的。至于所插入的内容则可以使用tkinter的Entry控件。
样例：增加设计插入功能，由于这个Treeview控件包含图标栏下共有两个栏位，所以若是想要
插入必须建立两个Entry控件。由于我们必须标出所插入的控件，所以必须在Entry旁加上两个
标签。另外，在执行插入时必须使用一个按钮表示出执行插入操作，所以必须另外创建一个按钮。
讲解：rowconfigure()方法的第一个参数是1，代表row=1，相当于让row=1的Treeview
控件随着窗口缩放，缩放比由第二个参数weight=1得知是1：1缩放。columnconfigure()方法
的第一个参数是1，代表column=1，相当于让column=1的stateEntry控件随着窗口缩放，缩放
比由第二个参数weight=1得知是1:1缩放。columnconfigure()方法内的第一个参数是3，代表
column=3，相当于让column=3的cityEntry控件随着窗口缩放，缩放比由第二个参数weight=1
得知是1:1缩放。如果没有上述设置，当缩放窗口时，所有组件大小将不会更改。
在使用Treeview控件时，常常需要执行双击操作，最常见的是打开文档。在Treeview控件中
当发生双击时，会产生事件，我们可以利用这个功能建立一个双击的事件处理程序。
样例：当双击Treeview控件中的某个项目时，会出现对话框，列出所选的项目。
讲解：identify("xxx",event.x,event.y)
第一个参数xxx可以是item、column、row，分别使用双击时的坐标，取得双击时的
item、column或row的信息，此例是使用item，所以我们可以由此获得是哪一个项目被
双击。
在创建Treeview控件后，由一个很常见的功能是将栏目信息做排序，通常可以单击栏位标题就
可以执行排序。
样例：排序Treeview控件State栏的数据，在这个程序中为了简化程序，省略了图标栏。
所以Treeview控件只有一个State栏，当单击栏标题时可以正常排序，如果再单击时可以
反向排序，排序方式将如此切换。
讲解：heading()方法，当用鼠标单击标题栏时会执行command所指定的方法，这是
Lambda表达式，将"states"设置给变量c，然后将c当作参数传递给treeview_sortColumn()方法。
get_children([item])
它会传回item的一个tuple的iid值，如果省略则是得到一个tuple，此tuple是top-level的iid值。
move()方法：
move(iid,parent,index)
将iid所指项目移至parent层次的index位置，此程序用""代表parent层次
圣诞树是什么品种的树
没有圣诞树这个品种，天然或人造的树都被用作圣诞树，天然树的首选树种是冷杉属，这个种的针形叶干燥以后叶不易脱落,颜色和气味也不错，不过其它种类也可以用。圣诞树（Christmas tree）是圣诞节庆祝中最有名的传统之一。通常人们在圣诞前后把一棵常绿植物如松树弄进屋里或者在户外，并用圣诞灯和彩色的装饰物装饰。并把一个天使或星星放在树的顶上。据称，圣诞树最早出现在古罗马12月中旬圣诞树的农神节，德国传教士尼古斯在公元8世纪用纵树供奉圣婴。随后，德国人把12月24日作为亚当和夏娃的节日，在家放上象征伊甸园的“乐园树”，上挂代表圣饼的小甜饼，象征赎罪；还点上蜡烛和球，象征基督。到16世纪，宗教改革者马丁.路德，为求得一个满天星斗的圣诞之夜，设计出在家中布置一颗装着蜡烛和球的圣诞树。
不过，西方关于圣诞树的来历流行着另一种说法：有个善良的农民，在圣诞节那天，热情地招待了一名流浪的孩子，临别时，孩子折下一树枝插在地上树枝立即长成大树，孩子指着这树对农民说，每年今日，树上都长满礼物和球，以报答你们的盛情。所以，今天人们所见的圣诞树上总是挂满了小礼物和球。
java站如何利用TreeNode构造自定义的树结构
importjavax.swing.*;
importjavax.swing.tree.*;
importjava.awt.*;
importjava.awt.event.*;
classMytreeextendsJFrame
{
Mytree(Strings)
{
super(s);
Containercon=getContentPane();
DefaultMutableTreeNoderoot=newDefaultMutableTreeNode("c:\\");
DefaultMutableTreeNodet1=newDefaultMutableTreeNode("备份资料");
DefaultMutableTreeNodet2=newDefaultMutableTreeNode("Java学习");
DefaultMutableTreeNodet1_1=newDefaultMutableTreeNode("思维论坛精华帖子");
DefaultMutableTreeNodet1_2=newDefaultMutableTreeNode("来往邮件");
DefaultMutableTreeNodet2_1=newDefaultMutableTreeNode("视频教程");
DefaultMutableTreeNodet2_2=newDefaultMutableTreeNode("Java3D");
JTreetree=newJTree(root);
root.add(t1);
root.add(t2);
t1.add(t1_1);
t1.add(t1_2);
t2.add(t2_1);
t2.add(t2_2);
JScrollPanescrollpane=newJScrollPane(tree);
con.add(scrollpane);
setSize(300,200);
setVisible(true);
validate();
addWindowListener(
newWindowAdapter()
{
publicvoidwindowClosing(WindowEvente)
{
System.exit(0);
}
}
);
}
}
publicclassExample5_26
{
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
newMytree("利用TreeNode构造树");
}
}
应用结点TreeNode构造树的步骤如下：
1定义结点
2定义树，同时确定树的根结点
3将子结点添加到根结点中
运行程序如下图：
数据结构与算法二叉树(Binary Tree)
名词解释节点: 每个元素
父子关系: 用来连线相邻节点之间的关系
父节点: A节点就是B节点的父节点
子节点: B节点就是A节点的子节点
兄弟节点: B、C、D这三个节点的父节点是同一个节点
根结点: 没有父节点的节点
叶子结点: 没有子节点的节点
节点的高度: 节点到叶子结点到最长路径(边数) (计数起点为0, 从下往上)
节点的深度: 根节点到这个节点经历过的边个数 (计数起点为0, 从上往下)
节点的层数: 节点到深度 + 1 (计数起点为1)
树的高度: 根节点的高度
特点
最常用的树数据结构
每个节点最多有两个子节点(左子节点、右子节点)
满二叉树: 叶子节点全都在最底层，除了叶子节点之外，每个节点都有左右两个子节点
完全二叉树: 叶子节点都在最底下两层，最后一层的叶子节点都 靠左排列 ，并且除了最后一层，其他层的节点个数都要达到最大
二叉树存储方式
数组顺序存储法
通过数组下标来顺序存储数据 (i表示当前节点深度,从0开始)
根节点: i = 1，左节点:2 * i，右节点: 2 * i + 1，父节点: i / 2
完全二叉树采用此方式节省内存空间
链式存储法
每个节点需要存储三分数据:当前节点数据、左节点指针、右节点指针,比较占用空间
遍历
常用方式
前序遍历: 树任意节点，先打印当前节点，再打印它的左子树，最后打印它的右子树
中序遍历: 树任意节点，先打印它的左子树，再打印当前节点，最后打印它的右子树
后序遍历: 树任意节点，先打印它的左子树，再打印它的右子树，最后打印当前节点
二叉树的前、中、后序遍历就是一个递归的过程
时间复杂度是O(n)
每个节点最多被访问两次，遍历操作的时间复杂度跟节点的个数n成正比
特点
二叉查找树为实现快速查找而生，支持快速查找一个数据、快速插入、快速删除一个数据
特殊结构: 其左子树每个节点的值
先取根节点，如果它等于要查找的数据，那就返回。
如果要查找的数据比根节点的值小，那就在左子树中递归查找；
如果要查找的数据比根节点的值大，那就在右子树中递归查找
一般插入的数据在叶子节点上，从根节点开始依次比较要插入的数据和节点的大小关系
如果插入数据比节点的数值大，并且节点的右子树为空，将新数据插到右子节点位置；
如果不为空，就再递归遍历右子树，查找插入位置。
如果插入数据比节点的数值小，并且节点的左子树为空，将新数据插到左子节点位置；
如果不为空，就再递归遍历左子树，查找插入位置。
针对要删除节点的子节点个数的不同，需分三种情况来处理
1.如果要删除的节点没有子节点，步骤如下: (如图中的删除节点55)
只需将父节点中指向要删除节点的指针置为null
2.如果要删除的节点只有一个子节点，步骤如下: (如图中删除节点13)
只需将父节点中指向要删除节点的指针，让它指向要删除节点的子节点即可
3.如果要删除的节点有两个子节点，步骤如下: (如图中的删除节点18)
首先，需要找到这个节点的右子树中的最小节点，把它替换到要删除的节点上；
然后，再删除掉这个最小节点，因为最小节点肯定没有左子节点
删除操作，有个优化方案: 就是单纯将要删除的节点标记为“已删除”，
这种方案删除操作就变简单很多，但是比较浪费内存空间
支持快速地查找最大节点和最小节点、前驱节点和后继节点
另外一种重要特性:
中序遍历二叉查找树，可以输出有序的数据序列，时间复杂度为O(n)
因此，二叉查找树也叫作二叉排序树
以上几种操作都默认树中节点存储的都是数字，而且都是不存在键值相同的情况
实际应用场景中采用对象的某个字段作为键值来构建二叉查找树，其他字段称为卫星数据
如果存储的两个对象键值相同，两种解决方案
1.把值相同的数据都存储在同一个节点(采用链表或支持动态扩容的数组等数据结构)
2.每个节点只存储一个数据，把这个新插入的数据当作大于这个节点的值来处理，如下图:
查找操作
当查找数据时遇到值相同的节点，继续在右子树中查找，直到遇到叶子节点才停止。
这样就把键值等于要查找值的所有节点都查找出来
删除操作
先查找到每个要删除的节点，然后再按前面讲的删除操作的方法，依次删除
对于同一组数据可构造不同二叉查找树。查找、插入、删除操作的执行效率都不一样
图最左边树，根节点的左右子树极度不平衡，退化成链表，查找时间复杂度为O(n)
最理想的情况，二叉查找树是一棵完全二叉树（或满二叉树）
时间复杂度都跟树的高度成正比，也就是O(height)
树的高度就等于最大层数减一，为了方便计算，我们转换成层来表示
满二叉树: 下一层节点个数是上一层的2倍，第K层包含节点个数就是2^(K-1)
完全二叉树: 假设最大层数是L，总的节点个数n，它包含的节点个数在1个到2^(L-1)个之间
L的范围是[ , +1]，完全二叉树的高度小于等于
极度不平衡的二叉查找树，它的查找性能肯定不能满足我们的需求
平衡二叉查找树: 树的高度接近logn，时间复杂度较稳定为O(logn)
1.排序对比
散列表中的数据是无序存储的，如果要输出有序的数据，需要先进行排序
二叉查找树只需要中序遍历，就可以在O(n)的时间复杂度内，输出有序的数据序列
2.性能稳定性对比
散列表扩容耗时很多，而且当遇到散列冲突时，性能不稳定
最常用的平衡二叉查找树的性能非常稳定，时间复杂度稳定在O(logn)
3.时间复杂度对比
散列表查找等操作时间复杂度是常量级，因存在哈希冲突，这个常量不一定比logn小
另外加上哈希函数的耗时，也不一定就比平衡二叉查找树的效率高
4.结构设计对比
散列表构造比较复杂，需要考虑:散列函数设计、冲突解决办法、扩容、缩容等
平衡二叉查找树只需要考虑平衡性，而且目前这个的解决方案较成熟、固定
5.空间复杂度
散列表: 避免过多散列冲突，装载因子不能太大，特别基于开放寻址法，否则浪费太多空间
以上就是小编对于问题和相关问题的解答了，希望对你有用