关于python之字典的嵌套,递归调用方法
一 字典的嵌套
在机器学习实战决策树部分,生成决策树时用到了字典的嵌套。
>>>s1={'no surface':{}}
>>>s1['no surfacce'][0]='no'
>>>s1
{'no surface':{0:'no'}}
>>>s2={'flipper':{}}
>>>s2['flipper'][0]='no'
>>>s2['flipper'][1]='yes'
>>>s1['no surface'][1]==s2
>>>s1
{'no surface':{0:'no',1:{'flipper':{0:'no,1:'yes''}}}}
在上面构造嵌套字典的过程中,可以通过key来得到相应的value,而相应的value又可以是由字典构成的,再次利用key作为索引层级得到value。
二 递归调用
递归函数算阶乘
def fact():
if n==1:
return 1
return n*fact(n-1)
如果我们计算fact(5),可以根据函数定义看到计算过程如下:
===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120
以上这篇关于python之字典的嵌套,递归调用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,也希望大家多多支持我们。
时间: 2019-01-21
场景:有一个多层嵌套的列表如:[[23],[3,3],[22,22],1,123,[[123,a],2]] 拆分成: def splitlist(list): ''' 现有一个列表,里面元素包括 数字,字母,列表,字典等元素,现在要将字典去掉,并将列表 分解成字母,或数字元素如:[[1,2,3],2,3,[1,3,[12,22]],'a',12] 经函数处理后[1, 2, 3, 2, 3, 1, 3, 12, 22, 'a', 12] ''' alist = [] a = 0 for subli
原始数据 原始数据大致是这样子的: 每条数据中的四个数据分别是 当前节点名称,节点描述(指代一些需要的节点属性),源节点(即最顶层节点),父节点(当前节点上一层节点). datas = [ ["root", "根节点", "root", None], ["node1", "一级节点1", "root", "root"], ["node2", &qu
前言 我们经常会有这样的需求,比如评论功能,每个评论都有可能会有自己的子评论,如果在界面只展示成一列的话非常不美观,也不能体现出他们的层级关系.那么我们今天就来看看如何使用Django的模版来生成树状结构,以本站为例,效果如下图所示: 那么我们要怎么实现呢?首先先看看评论实体的定义,如下所示: class Comment(models.Model): body = models.TextField('正文', max_length=300) author = models.ForeignKey(
有时候需要罗列下U盘等移动设备或一个程序下面的目录结构的需求.基于这样的需求个人整理了一个使用Python的小工具,期望对有这方面需求的朋友有所帮助.以下为具体代码: 如果你所有要求的文件目录不需要完整的文件路径的话,直接更换下面的注释代码即可~ # -*- coding:utf-8 -*- import os def list_files(startPath): fileSave = open('list.txt','w') for root, dirs, files in os.walk(s
方法一:使用列表推导式 >>> vec = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>> get = [num for elem in vec for num in elem] >>> get [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 方法相当于 >>> vec = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>> result = [] >>> for ele
要求: #出租车计费************************************************************************************** # 要求:循环输入公里数,自动计算所需费用,费用计算公式如下 # 0.公里数小于等于0时输出: # 请输入正确的公里数进行计算,程序结束 # 1.出租车起步价8元,包含2公里 # 2.超过两公里的部分,每公里收取1.2元 # 3.超过12公里的部分,每公里收取1.5元 方法一: while True:
第一种 import base64 from Crypto.Cipher import AES # 密钥(key), 密斯偏移量(iv) CBC模式加密 def AES_Encrypt(key, data): vi = '0102030405060708' pad = lambda s: s + (16 - len(s) % 16) * chr(16 - len(s) % 16) data = pad(data) # 字符串补位 cipher = AES.new(key.encode('utf8
本文实例为大家分享了python读取视频流提取视频帧的具体代码,供大家参考,具体内容如下 方法一:通过imageio库和skimage库 1. 安装环境: pip install imageio pip install skimage 这时候会报错Please install the `scikit-image` package (instead of `skimage`) 所以按照提示操作即可: pip install scikit-image 环境安装成功. 2.通过python安装ffmp
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在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')
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找到给定二叉树的最小深度 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量 注意:叶子节点没有子树 Example: Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 return its minimum depth = 2. 1:算法遍历二叉树每一层,一旦发现某层的某个结点无子树,就返回该层的深度,这个深度就是该二叉树的最小深度 def minDepth(self, root):
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