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Python 使用递归处理集合

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Python 使用递归处理集合

在 Python 中，可以使用递归处理集合，常常使用到的有以下几种方法：

  • 递归遍历：遍历嵌套的序列或者字典；
  • 递归求和：通过递归的方式对列表或者元组进行求和；
  • 递归查找：在嵌套的数据结构中查找特定的项。

递归遍历

在对嵌套的序列或者字典进行遍历时，我们可以使用递归的方式进行处理。

遍历嵌套的序列

在遍历嵌套的序列时，我们可以定义一个 flatten 函数来将嵌套的序列展开为一个平面的列表。

def flatten(nested_list):
    """
    递归遍历嵌套的序列，将其展开为一个平面的列表
    """
    res = []
    for item in nested_list:
        if isinstance(item, list):
            res.extend(flatten(item))
        else:
            res.append(item)
    return res

我们来测试一下该函数：

nested_list = [1, [2, 3], [4, [5, 6], 7]]
print(flatten(nested_list)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

遍历嵌套的字典

在遍历嵌套的字典时，我们可以使用递归的方式进行处理。我们可以定义一个 traverse 函数来遍历嵌套的字典。

def traverse(dic):
    """
    递归遍历嵌套的字典
    """
    for key, value in dic.items():
        if isinstance(value, dict):
            traverse(value)
        else:
            print(f'{key}: {value}')

在测试时，我们可以定义一个嵌套的字典：

nested_dict = {
    'a': {
        'b': 1,
        'c': {
            'd': 2,
        }
    },
    'e': 3,
}
traverse(nested_dict)

递归求和

在对列表或者元组进行求和时，我们可以使用递归的方式进行处理。我们可以定义一个 sum_list 函数来对列表或元组进行求和。

def sum_list(lst):
    """
    递归对列表或元组进行求和
    """
    if len(lst) == 0:
        return 0
    elif isinstance(lst[0], (int, float)):
        return lst[0] + sum_list(lst[1:])
    elif isinstance(lst[0], (list, tuple)):
        return sum_list(lst[0]) + sum_list(lst[1:])

我们来测试一下该函数：

lst = [1, 2, [3, [4, 5], 6], 7, [8, [9, 10]]]
print(sum_list(lst)) # 55

递归查找

在嵌套的数据结构中查找特定的项时，我们可以使用递归的方式进行处理。我们可以定义一个 find_item 函数来在嵌套的数据结构中查找特定的项。

def find_item(data_structure, target):
    """
    递归在嵌套的数据结构中查找特定的项
    """
    for item in data_structure:
        if item == target:
            return True
        elif isinstance(item, (list, tuple)):
            res = find_item(item, target)
            if res:
                return True
    return False

我们来测试一下该函数：

data_structure = [1, 2, [3, [4, 5], 6], 7, [8, [9, 10]]]
target = 10
print(find_item(data_structure, target)) # True

target = 11
print(find_item(data_structure, target)) # False

以上就是 Python 使用递归处理集合的完整攻略。

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