llmをMacBook Air M2上で無料で動かす (mlxとggufを比較)

Pythonでツリー（Tree）を輪遡させる（Recursively traverse）シンプルなコードは次のようになります：

def traverse(node, func):
   if node:
       # 現在のノードを処理
       func(node)

       # 子ノード（左側と右側）について、同じ処理を繰り返してください
       traverse(node.left, func)
       traverse(node.right, func)

# 木構造で表現されたデータを持ち、leftとrightに子ノードがあるnodeオブジェクト
root = MyNode(1) # 例: Root Node
root.left = MyNode(2)
root.right = MyNode(3)
root.left.left = MyNode(4)
root.left.right = MyNode(5)

# 木を輪遡させる処理
traverse(root, print) # 上記の構造に対して、各ノードを出力

上記のコードでは、traverse() 関数に木構造を持ち、func を呼び出すようになっています。この func 関数は処理を行うたびに、渡されるノードオブジェクトに対して何らかの処理を行います。一度呼び出されるたびに、現在のノードを処理してから子ノード（左側と右側）について、再帰的にこの処理を繰り返します。

上記の例では、print() 関数を func として与えています。これにより、rootノードから、子ノードを辿ってrootノードから根拠した木構造の全てのノードが出力されます。

以下は、Pythonで木（Tree）を深さ優先探索（Depth-First Search, DFS）または幅優先探索（Breadth-First Search, BFS）する方法の簡単な例です。

これらの例は、Python標準ライブラリに含まれるcollections.dequeを使用して、ノードを追跡したり、前へ戻れたりすることが可能です。

# 深さ優先探索 (Depth-First Search, DFS)
class Node:
   def __init__(self, val):
       self.val = val
       self.children = []

def dfs(node):
   print(node.val)
   for child in node.children:
       dfs(child)

root = Node("root")
root.children.append(Node("A"))
root.children.append(Node("B"))
root.children[0].children.append(Node("D"))
root.children[1].children.append(Node("E"))
root.children[1].children.append(Node("F"))
root.children[0].children.append(Node("C"))
root.children[2].children.append(Node("G"))

dfs(root)  # root, A, D, C, B, E, F, G の順に出力されます。

# 幅優先探索 (Breadth-First Search, BFS)
from collections import deque

def bfs(node):
   q = deque()
   q.append(node)
   while q:
       current_node = q.popleft()
       print(current_node.val)
       for child in current_node.children:
           q.append(child)

root_bfs = Node("root")
# ノードの設定は同じですが、DFSと異なり次第に子ノードを追加します。
root_bfs.children.append(Node("A"))
root_bfs.children.append(Node("B"))
root_bfs.children[0].children.append(Node("D"))
root_bfs.children[1].children.append(Node("E"))
root_bfs.children[1].children.append(Node("F"))
root_bfs.children[0].children.append(Node("C"))
root_bfs.children.append(Node("G"))

bfs(root_bfs)  # root, A, B, C, D, E, F, G の順に出力されます。