Python 字典树：压缩非分支（/串行）段时 .copy() 出现问题

Question

当树枝不分枝时，我应该如何压缩它们？

这是我的字典：

mydict = {
0:  {'c': [],    'p': [1]},    1:  {'c': [0],   'p': [2]},   2:  {'c': [1], 'p': [3]},   3:  {'c': [2],   'p': [7]},
4:  {'c': [],    'p': [5]},    5:  {'c': [4],   'p': [6]},   6:  {'c': [5], 'p': [7]},
7:  {'c': [3,6], 'p': [8]},    8:  {'c': [7],   'p': [9]},   9:  {'c': [8], 'p':[11]}
10: {'c': [],    'p': [11]},  11:  {'c': [9,10],'p': []}}

如您所见，所有键 [0,1,2,3] 属于同一分支并以单个叶子结尾。对于我的项目，我想将它们分组，这样我的最终字典看起来像：

      dict2 = {
0:  {'c': [],    'p': [7],  'via':[1,2,3]},    1:  {'see':0},   2:  {'see':0},   3:  {'see':0},
4:  {'c': [],    'p': [7],  'via':[5,6]  },    5:  {'see':4},   6:  {'see':4},
7:  {'c': [3,6], 'p': [11], 'via':[8,9]  },    8:  {'see':7},   9:  {'see':7},
10: {'c': [],    'p': [11]} 'via':[]     },
11: {'c': [9,10],'p': []}   'via':[]     }}

我发现它不是制作一本新字典，而是弄乱了我的输入字典，并且研究表明即使使用 .copy ，这也是正常的()。我认为使用 copy.deepcopy() 会使代码难以阅读。另一方面，Pandas 也不适合，因为将值附加到单元格（即操作单元格内的列表）很麻烦。

所以现在我想问如何用干净的Python代码来完成这个？

（附上我的尝试：）

def tree_aggregate(mydict):  
    tree0 = mydict.copy()     
    for key, value in list(tree0.items()):
        if len(value['c']) == 1:
            child = value['c'][0]
            if 'via' in tree0[child]:
                tree0[child].append(tree0[child]['p'])
            else:
                tree0[child]['via'] = value['p'].copy()
            tree0[child]['p'] = value['p']
            
                ...
     return tree0
etc...

请注意， tree0[key]= {'see':child} 尚未实现，因为这需要我创建一个函数：

def fetch_see(b, dic1):
    print (b)
    if 'see' in b:
        fetch_see(dic1[b['see']],dic1)
    else:
        return b['c'][0]

Answer 1

是的，所以我解决了它，但如果你认为它看起来很糟糕，我喜欢建设性的批评：

import copy
def fetch_see(b, dic1):
    if 'see' in dic1[b]:
        b2 = fetch_see(dic1[b]['see'],dic1)
        return b2
    else:
        return b

def tree_aggregate(mydict):  
    tree0 = copy.deepcopy(mydict)     
    for key, value in list(tree0.items()):
        if len(value['c']) == 1:
            child = fetch_see(value['c'][0],tree0)
            child_v = copy.deepcopy(tree0[child])
            tree0[child].setdefault('via',[]).append(child_v['p'][0])
            tree0[child]['p'] = copy.deepcopy(value['p'])
            tree0[key] = {'see' :child}
               
    return tree0


d_tree5 = tree_aggregate(mydict)