tree(5)有多大

IntervalTree是一个用于高效处理区间操作的Python库，主要用于时间区间、数字区间等的查询和重叠检测。它基于二叉搜索树（红黑树）实现，支持快速插入、删除和区间查询操作。

以下是关于IntervalTree库的详细使用说明：

一、安装

二、基本概念

1. Interval对象：表示一个区间，包括起始点（begin）、终止点（end）和可选的附加数据（data）。

2. IntervalTree类：用于存储和管理多个Interval对象，支持高效查询。

三、使用方法

1. 创建Interval对象

python

创建一个区间 [1, 5)，附加数据为 "data1"

interval = Interval(1, 5, "data1")

2. 创建IntervalTree

python

创建一个空的IntervalTree

tree = IntervalTree()

添加区间

tree.add(Interval(1, 5, "data1"))

tree.add(Interval(3, 8, "data2"))

tree.add(Interval(6, 10, "data3"))

或者通过列表初始化

intervals = [Interval(1, 5), Interval(3, 8), Interval(6, 10)]

tree = IntervalTree(intervals)

四、基本操作

1. 添加区间

python

tree.add(Interval(10, 15, "new_data"))

2. 删除区间

python

删除指定区间

interval_to_remove = tree.pop() 删除并返回一个区间

tree.remove(Interval(1, 5)) 删除特定区间（需要完全匹配）

根据条件删除

tree.remove_overlap(4, 7) 删除所有与 [4,7) 重叠的区间

tree.remove_envelop(2, 6) 删除所有被 [2,6) 包含的区间

3. 查询区间

python

查找与某个点重叠的区间

result = tree.at(4) 返回所有包含点4的区间

查找与某个区间重叠的区间

result = tree.overlap(2, 7) 返回所有与[2,7)重叠的区间

查找完全包含某个区间的区间

result = tree.envelop(3, 5) 返回所有包含[3,5)的区间

查找被某个区间完全包含的区间

result = tree.covered_by(2, 6) 返回所有被[2,6)包含的区间

4. 遍历所有区间

python

for interval in tree:

print(interval.begin, interval.end, interval.data)