提高 graph.py 中 binary_tree() 的效率

[Sweetlemon68]

生成二叉树时，每次需要随机选择一个节点作为父节点。这需要维护一个集合，支持加入元素和随机删除一个元素。

原代码中，使用 Python 的 set 维护这个集合，每次把 set 转换成 tuple 再用 random.choice() 选择元素，这样的复杂度是单次 O(n) 的，在生成较大的二叉树时无法承受。

为了优化这个复杂度，我尝试把它修改成 set.pop()，但这个方法返回的元素不是随机的。后来我参考 这个回答，用 list 实现了单次 O(1) 的复杂度，实测有一定的性能提升。

修改后通过了 unit_test.py 的单元测试（环境：Python 2.7.17, Python 3.6.9; Ubuntu 18.04）。

[tim1103]

生成二叉树时，每次需要随机选择一个节点作为父节点。这需要维护一个集合，支持加入元素和随机删除一个元素。

原代码中，使用 Python 的 set 维护这个集合，每次把 set 转换成 tuple 再用 random.choice() 选择元素，这样的复杂度是单次 O(n) 的，在生成较大的二叉树时无法承受。

为了优化这个复杂度，我尝试把它修改成 set.pop()，但这个方法返回的元素不是随机的。后来我参考 这个回答，用 list 实现了单次 O(1) 的复杂度，实测有一定的性能提升。

修改后通过了 unit_test.py 的单元测试（环境：Python 2.7.17, Python 3.6.9; Ubuntu 18.04）。

python3性能提升不大明显？

[Sweetlemon68]

生成二叉树时，每次需要随机选择一个节点作为父节点。这需要维护一个集合，支持加入元素和随机删除一个元素。
原代码中，使用 Python 的 set 维护这个集合，每次把 set 转换成 tuple 再用 random.choice() 选择元素，这样的复杂度是单次 O(n) 的，在生成较大的二叉树时无法承受。
为了优化这个复杂度，我尝试把它修改成 set.pop()，但这个方法返回的元素不是随机的。后来我参考 这个回答，用 list 实现了单次 O(1) 的复杂度，实测有一定的性能提升。
修改后通过了 unit_test.py 的单元测试（环境：Python 2.7.17, Python 3.6.9; Ubuntu 18.04）。

python3性能提升不大明显？

测试的是什么规模的数据呢？我当时测试时生成的二叉树的 n 是 1e5 级别的，用原来的方法生成，耗时完全无法承受