从中导入JSON
会得到非常复杂的嵌套结构。例如:
{u'body': [{u'declarations': [{u'id': {u'name': u'i',
u'type': u'Identifier'},
u'init': {u'type': u'Literal', u'value': 2},
u'type': u'VariableDeclarator'}],
u'kind': u'var',
u'type': u'VariableDeclaration'},
{u'declarations': [{u'id': {u'name': u'j',
u'type': u'Identifier'},
u'init': {u'type': u'Literal', u'value': 4},
u'type': u'VariableDeclarator'}],
u'kind': u'var',
u'type': u'VariableDeclaration'},
{u'declarations': [{u'id': {u'name': u'answer',
u'type': u'Identifier'},
u'init': {u'left': {u'name': u'i',
u'type': u'Identifier'},
u'operator': u'*',
u'right': {u'name': u'j',
u'type': u'Identifier'},
u'type': u'BinaryExpression'},
u'type': u'VariableDeclarator'}],
u'kind': u'var',
u'type': u'VariableDeclaration'}],
u'type': u'Program'}
推荐使用哪种方法行走上述复杂结构?
除了少数几个目录外,大多数字典都是这样,结构可能变得更加复杂,因此我需要一个通用的解决方案。
您可以使用递归生成器将字典转换为平面列表。
def dict_generator(indict, pre=None):
pre = pre[:] if pre else []
if isinstance(indict, dict):
for key, value in indict.items():
if isinstance(value, dict):
for d in dict_generator(value, pre + [key]):
yield d
elif isinstance(value, list) or isinstance(value, tuple):
for v in value:
for d in dict_generator(v, pre + [key]):
yield d
else:
yield pre + [key, value]
else:
yield pre + [indict]
它返回
[u'body', u'kind', u'var']
[u'init', u'declarations', u'body', u'type', u'Literal']
[u'init', u'declarations', u'body', u'value', 2]
[u'declarations', u'body', u'type', u'VariableDeclarator']
[u'id', u'declarations', u'body', u'type', u'Identifier']
[u'id', u'declarations', u'body', u'name', u'i']
[u'body', u'type', u'VariableDeclaration']
[u'body', u'kind', u'var']
[u'init', u'declarations', u'body', u'type', u'Literal']
[u'init', u'declarations', u'body', u'value', 4]
[u'declarations', u'body', u'type', u'VariableDeclarator']
[u'id', u'declarations', u'body', u'type', u'Identifier']
[u'id', u'declarations', u'body', u'name', u'j']
[u'body', u'type', u'VariableDeclaration']
[u'body', u'kind', u'var']
[u'init', u'declarations', u'body', u'operator', u'*']
[u'right', u'init', u'declarations', u'body', u'type', u'Identifier']
[u'right', u'init', u'declarations', u'body', u'name', u'j']
[u'init', u'declarations', u'body', u'type', u'BinaryExpression']
[u'left', u'init', u'declarations', u'body', u'type', u'Identifier']
[u'left', u'init', u'declarations', u'body', u'name', u'i']
[u'declarations', u'body', u'type', u'VariableDeclarator']
[u'id', u'declarations', u'body', u'type', u'Identifier']
[u'id', u'declarations', u'body', u'name', u'answer']
[u'body', u'type', u'VariableDeclaration']
[u'type', u'Program']
更新 :固定键列表从[key] + pre
到,pre + [key]
如注释中所述。
def deep(root): if not root: return print root.data deep(root.left) deep(root.right) if __name__ == '__main__': lookup(tree) deep(tree)
给定一个数组,构建二叉树,并且按层次打印这个二叉树
本文向大家介绍Python实现深度遍历和广度遍历的方法,包括了Python实现深度遍历和广度遍历的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 深度遍历: 原则:从上到下,从左到右 逻辑(本质用递归): 1)、找根节点 2)、找根节点的左边 3)、找根节点的右边 广度遍历: 核心:队列+递归 以上这篇Python实现深度遍历和广度遍历的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希
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我有一个JSON对象,它有可能被嵌套几次,如下所示: 我希望能够遍历每个字段,检查它是否包含一个对象作为它的值,然后如果是这样的话,进入这个嵌套字段,检查是否包含一个对象作为它的值,等等... 我试过一些琐碎的方法,但时间复杂度变得非常糟糕。对于3个嵌套对象,它是O(n^3),因为您必须遍历每个嵌套对象中的每个字段。 有没有什么数据结构可以给我一个更好的时间复杂性?
本文向大家介绍解释下深度优先遍历和广度优先遍历的区别及如何实现相关面试题,主要包含被问及解释下深度优先遍历和广度优先遍历的区别及如何实现时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1、深度优先采用堆栈结构,先进后出,所占的空间较小,执行时间较长; 2、广度优先采用队列结构先进先出,所占空间较大,执行时间短,空间换时间;