摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习树的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python学习树的解答，让我们一起看看吧。python如何获取目录树？p... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习树的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习树的解答，让我们一起看看吧。
python如何获取目录树？
要获取目录树，可以使用Python的os模块中的walk()函数。
首先，使用os模块中的walk()函数遍历目标目录及其子目录，该函数返回一个生成器对象。
然后，通过遍历生成器对象，可以获取每个目录下的所有文件和子目录。
最后，可以将这些文件和子目录的路径以树状结构进行展示或保存到一个列表中。这样就可以获取目录树了。
python樱花树代码怎么运行？
要运行Python樱花树代码，首先确保你已经安装了Python解释器。然后，将樱花树代码保存为一个.py文件。接下来，命令行或终端，导航到保存代码的文件夹。最后，运行命令"python 文件名.py"，其中"文件名.py"是你保存的樱花树代码文件的名称。代码将开始执行，你将看到一个美丽的樱花树在屏幕上绽放。
c++ STL中的map用红黑树实现，搜索效率是O(lgN),为什么不像python一样用散列表从而获得常数级搜索效率呢？
当散列表变大，冲突增多时，还能保持常数吗？ 树搜索 不论多大，性能都是一个公式，而且实际占用内存 和实际节点数量一样，散列表 要预先分配内存，估计大小。C++ 的办法，恰恰 解决了 数据多少，都性能平稳，可预测，效率高的特点。python 一个字典里有1m 个关键字，性能还快吗？
虽然散列表的一般时间时间复杂度是O(1)，但是它的最差时间复杂度是O(n)。红黑树的时间复杂度始终是O(log2n)
另外一点，散列表为了减少碰撞，需要开辟更大的buffer，以空间换时间。红黑树没有这个问题。
回答你这个问题，你需要先理解计算机体系。红黑树作为一种树结构，内存不连续，执行算法需要经常切换主内存地址进行IO操作，必然会带来更多昂贵的总线时延。而hash或者堆排序使用的是连续内存，具有较好的内存IO可预测行，对CPU cache友好，实际效率要比树结构可能要快很多。
到此，以上就是小编对于python学习树的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习树的3点解答对大家有用。
