创建一个递归函数来循环生成生成列表的列表......等等

Question

首先，我使用的是 python。

我有一个名为 tier1 的项目列表，它看起来像这样。

tier1 = ['a1','a2,'a3',..,'an']

我有 2 个函数，称为 functionA 和 functionZ。

他们都将字符串作为参数并生成如下列表输出。这些列表必须在执行期间生成，并且从一开始就不可用。只有 tier1 可用。

listOutput = functionA(tier1[0])。

列表输出看起来像这样

listOutput = ['b1','b2,'b3',..,'bn']

下一次在 listOutput 上使用 functionA 假设项目'b1'，它将产生

listOutput = functionA('b1')

output:
listOutput = ['bc1','bc2,'bc3',..,'bcn']

这次当使用 functionA 时，假设是 'bc1'，它可能会变成空的，因此使用 functionZ 代替 'bc1' 并将输出存储在某处。

listOutput = functionA('bc1')

输出

listOutput = []

所以我用

listOutput = functionZ('bc1')

输出

listOutput = ['series1','series2','series3',....,'seriesn']

现在我必须回去尝试 bc2，直到 bcn 执行相同的逻辑。完成后，我将在“b2”上使用 functionA。等等。

每个项目的深度是可变的。

它看起来像这样

只要 listOutput 不为空，就必须在 listOutput 项或 tier1 项上使用 functionA，直到它变为空。然后 functionZ 必须用于列表中 functionA 为空的任何项目。

在tier1之后，listOutput也永远是一个list，同样要一个一个循环，同样的逻辑。

我正在尝试基于此创建递归函数，但我被卡住了。

到目前为止，我有，

def recursivefunction (idnum): #idnum will be one of the list items from tier1 or the listOutputs produced

    listOutput = functionA(idnum)

    if not listOutput:

        return functionZ(idnum)

    else:

        return recursivefunction(listOutput) 

但是我的函数返回列表，我如何让它们更深入地进入每个列表直到使用 functionZ 并且一旦它被用来移动到列表中的下一个项目。

我需要创建一种新的数据结构吗？我不知道从哪里开始，我应该寻找创建某种带有链表的类吗？

Answer 1

我理解你的问题的方式：有一个输入列表tier1，它是一个字符串列表有两个函数，A和ZA、应用于字符串时，返回字符串列表Z，当应用于字符串时，返回一些值（类型不清楚，假设字符串列表也是如此）算法：对于 的每个元素tier1，将 A 应用于该元素如果结果为空列表，则将 Z 应用于该元素，不再进行进一步处理否则，如果结果不为空，则应用列表中的算法所以，在 Python 中：from random import randint# since you haven't shared what A and Z do, # I'm just having them do random stuff that matches your descriptiondef function_a(s):    # giving it a 75% chance to be empty    if randint(1, 4) != 1:        return []    else:        # otherwise between 1 and 4 random strings from some selection        return [['a', 'b', 'c'][randint(0, 2)] for _ in range(randint(1,4))]        # in the real case, I'm sure the result depends on `s` but it doesn't matterdef function_z(s):    # otherwise between 0 and 4 random strings from some selection    return [['x', 'y', 'z'][randint(0, 2)] for _ in range(randint(0,4))]def solution(xs):    # this is really the answer to your question:    rs = []    for x in xs:        # first compute A of x        r = function_a(x)        # if that's the empty list        if not r:            # then we want Z of x instead            r = function_z(x)        else:            # otherwise, it's the same algorithm applied to all of r            r = solution(r)        # whatever the result, append it to rs        rs.append(r)    return rstier1 = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4']print(solution(tier1))请注意，function_a和function_z只是使用您指定的结果类型生成随机结果的函数。你没有分享 A 和 Z 的逻辑到底是什么，所以很难验证结果是否是你想要的。但是，该功能solution完全按照您所说的去做-如果我理解您对它的解释有些复杂的话。鉴于您的问题的解决方案基本上是这样的：def solution(xs):    rs = []    for x in xs:        r = function_a(x)        if not r:            r = function_z(x)        else:            r = solution(r)        rs.append(r)    return rs甚至可以重写为：def solution_brief(xs):    return [function_z(r) if not r else solution(r) for r in [function_a(x) for x in xs]]您应该重新检查您的问题描述。编程的关键是理解问题并将其分解为基本步骤。完成后，代码很快就会跟进。您是否喜欢第一个或第二个解决方案可能取决于经验，也可能取决于微小的性能差异。顺便说一句，任何写成递归函数的解决方案，也可以写成纯粹的迭代——从内存和性能的角度来看，这通常是更可取的，但递归函数的优点是非常干净和简单，因此更容易维护。把我的代码放在嘴边，这是同一问题的迭代解决方案，只是为了好玩（无论如何都不是最优的）：def solution_iterative(xs):    if not xs:        return xs    rs = xs.copy()    stack_rs = [rs]    stack_is = [0]    while stack_rs:        r = function_a(stack_rs[-1][stack_is[-1]])        if not r:            stack_rs[-1][stack_is[-1]] = function_z(stack_rs[-1][stack_is[-1]])            stack_is[-1] += 1        else:            stack_rs[-1][stack_is[-1]] = r            stack_rs.append(r)            stack_is.append(0)        while stack_is and stack_is[-1] >= len(stack_rs[-1]):            stack_is.pop()            stack_rs.pop()            if stack_is:                stack_is[-1] += 1    return rs