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Você está aqui: Python ::: Estruturas de Dados ::: Árvore Binária e Árvore Binária de Busca |
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Como percorrer uma árvore binária em Python usando o algorítmo depth-first search (DFS) de forma iterativaQuantidade de visualizações: 167 vezes |
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Nesta dica mostrarei como podemos implementar o algorítmo da Busca em Profundidade (DFS, do inglês depth-first search) em Python de forma iterativa, ou seja, sem usar recursividade. Não farei a busca, mas sim o percurso, para que você entenda como a lógica dessa busca funciona. Antes de iniciarmos, veja a árvore binária que vamos usar no exemplo:  Note que esta árvore possui seis nós. O nó 5 é o nó raiz, e possui como filhos os nós 4 e 9. O nó 4, por sua vez, possui apenas um filho, o nó 2, ou seja, o filho da esquerda. O nó 9 possui dois filhos: o nó 3 é o filho da esquerda e o nó 12 é o filho da direita. Os filhos da árvore binária que não possuem outros filhos são chamados de folhas. Com a abordagem da busca em profundidade, começamos com o nó raiz e viajamos para baixo em uma única ramificação. Se o nó desejado for encontrado naquela ramificação, ótimo. Do contrário, continuamos subindo e pesquisando por nós não visitados. Esse tipo de busca também tem uma notação big O de O(n). Vamos à implementação? Veja o código para a classe No, que representa um nó na árvore binária:
Veja agora o código completo para o exemplo. Note que usei uma implementação não-recursiva, na qual todos os nós expandidos recentemente são adicionados a uma pilha, para realizar a exploração. O uso da pilha permite o retrocesso (backtracking) de forma a reiniciarmos o percurso ou busca no próximo nó. Para manter o código o mais simples possível, eu usei a classe List do Python, juntamente com seus métodos append() e pop() para simular a pilha. Usei também uma List para guardar os valores da árvore binária na ordem depth-first. Eis o código:
Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado: Os valores na ordem Depth-First são: [5, 4, 2, 9, 3, 12] Compare estes valores com a imagem vista anteriormente para entender ainda melhor o percurso ou busca Depth-First. |
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Python ::: Dicas & Truques ::: Lista (List) |
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Curso completo de Python - Como obter a quantidade de itens em uma lista PythonQuantidade de visualizações: 8738 vezes |
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Nesta dica mostrarei como podemos usar a função len() da linguagem Python para obtermos a quantidade de itens em um objeto List. Não deixe de ver outros exemplos de List nesta mesma seção. Veja o código Python completo para o exemplo:
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: A lista contém 3 itens | ||||
Python ::: Dicas & Truques ::: Trigonometria - Funções Trigonométricas |
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Como converter radianos em graus na linguagem PythonQuantidade de visualizações: 5286 vezes |
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Todos os métodos e funções trigonométricas em Python recebem seus argumentos em radianos, em vez de graus. Um exemplo disso é a função sin() do objeto math, no módulo math. Esta função recebe o ângulo em radianos e retorna o seu seno. No entanto, há momentos nos quais precisamos retornar alguns valores como graus. Para isso é importante sabermos fazer a conversão de radianos para graus. Veja a fórmula abaixo: \[Graus = Radianos \times \frac{180}{\pi}\] Agora veja como esta fórmula pode ser escrita em código Python:
Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado: 1.5 radianos convertidos para graus é 85.94366926962348 Para fins de memorização, 1 radiano equivale a 57,2957795 graus. Por fim, saiba que a linguagem Python nos oferece o método math.degrees() que nos permite converter ângulos radianos em graus. Meu propósito nesta dica foi mostrar a você como o cálculo de conversão pode ser escrito em Python. Em outras dicas dessa seção abordaremos o método math.degrees(). | ||||
Python ::: Pandas Python Library (Biblioteca Python Pandas) ::: Input e Output (Entrada e Saída) |
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Como usar o método read_csv() do Pandas da linguagem Python para carregar um dataset e retorná-lo como um DataFrameQuantidade de visualizações: 5005 vezes |
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Quando estamos desenvolvendo soluções em Data Science ou Machine Learning, é comum precisarmos carregar dados contidos em arquivos .csv (nos quais os registros são separados por vírgulas ou ponto-e-vírgula). Para isso podemos usar o método read_csv() da biblioteca Pandas do Python. Veja um exemplo no qual usamos o método read_csv() para carregar um dataset e depois exibir o DataFrame resultante. Para isso usaremos uma amostra de dados de empréstimos aprovados ou recusados. O arquivo .csv pode ser baixado aqui. Eis o código:
Quando executarmos este código nós teremos um resultado parecido com:
id nome idade sexo renda valor parc pont ap
0 1 MIGUEL728 24 M 1800 12500 30 34 S
1 2 RAUL46 61 M 2300 10000 24 59 S
2 3 JONAS264 28 M 800 12500 36 59 N
3 4 LETICIA135 71 F 1800 10000 36 13 N
4 5 CARLOS931 60 F 4000 2000 6 10 N
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ..
9 96 ANGELA391 91 F 4000 12500 12 33 N
96 97 PEDRO764 50 M 10200 2500 12 1 N
97 98 ADRIANA175 41 F 4000 2000 36 77 S
98 99 ROSA666 42 F 1800 20000 24 74 N
99 100 SARA653 36 F 970 11000 12 42 N
[100 rows x 9 columns]
Note que aqui nós temos uma amostra de 100 registros e cada registro possui 9 colunas. Se você quiser ver todos os 100 registros, troque a linha: print(dados) por print(dados.to_string()) Para finalizar, note que forneci ";" como delimitador para o método read_csv(). | ||||
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