利用python自带函数实现树结构

树结构是一种抽象数据类型，在计算机科学领域有着非常广泛的应用。一颗树可以简单的表示为根， 左子树， 右子树。 而左子树和右子树又可以有自己的子树。这似乎是一种比较复杂的数据结构，那么真的能像我们在标题中所说的那样，用一行Python代码就可以实现吗？

一行代码实现？
由于树形结构的外层和内层有着相似的结构，所以多可以用递归的方式定义树。再利用Python中提供的defaultdict，我们就可以很轻松地定义树了，而且只有一行代码。

from collections import defaultdict

def tree(): return defaultdict(tree)
这个代码分享自https://gist.github.com/hrldcpr/2012250。根据上面的代码，一棵树就是一个默认值也为树的字典。

具体效果演示
这样实现的树有两个奇妙之处，第一点是我们不需要创建节点，就可以直接引用它们。例如：

users = tree()
users[‘codingpy’][‘username’] = ‘earlgrey’
users[‘python’][‘username’] = ‘Guido van Rossum’
如果仅从常规字典的特性来看，上面的赋值操作是不成立的，因为我们必须事先声明users[‘codingpy’] = {}。但是我们利用的是collections模块中的defaultdict类，如果某个键不存在时，它就会利用tree()来为该键创建一个初始值，因为tree是提供给defaultdict的default_factory。根据文档介绍，如果提供该参数，参数的值就传给defaultdict构造器作为第一个参数。

如果我们以json格式打印上面代码的话（即通过print(json.dumps(users))），我们会得到下面的结果：

{“codingpy”: {“username”: “earlgrey”}, “python”: {“username”: “Guido van Rossum”}}
第二点就是我们甚至不用进行上面那样的赋值操作，只需要引用就可以创建一棵树。例如：

categories = tree()

categories[‘Programming Languages’][‘Python’]
categories[‘Python’][‘Standard Library’][‘sys’]
categories[‘Python’][‘Standard Library’][‘os’]
如果我们接着运行print(json.dumps(categories))，就会得到下面的结果：

{“Python”: {“Standard Library”: {“sys”: {}, “os”: {}}}, “Programming Languages”: {“Python”: {}}}
第二个奇妙之处，也被称作Autovivification，该特性最早出现在Perl中，指的是在某个数组被引用时自动创建该数组。Python本身是不支持该特性的，但可以通过本文所述的defaultdict模仿。