在python中对没有递归的嵌套列表求和答案

【问题标题】：Summing nested lists without recursion in python在python中对没有递归的嵌套列表求和
【发布时间】：2014-05-07 02:27:02
【问题描述】：

给定一个 Python 列表，其元素要么是整数，要么是整数列表（只是我们不知道嵌套的深度），我们如何才能找到列表中每个整数的总和？

找到嵌套只有一层的列表的总和是相当简单的，但是如果嵌套有两层、三层或更多层怎么办？

我知道最好的方法是递归，但这是一个挑战，我必须在没有递归的情况下做到这一点。

请帮忙！！

【问题讨论】：

你不能在你的问题中添加一些测试用例吗？不难解决，只是没时间给你写测试用例。
这听起来像是一个家庭作业类型的问题，尤其是那里有这样的任意限制。
想一想，问题本质上是扁平化嵌套列表。
l = [1,[2,[3,[[[4]]]],5],6,[[7,8]],2]

标签： python recursion sum nested-lists

【解决方案1】：

L = [...]
while any(isinstance(i, list) for i in L):
   L = [j for i in L for j in (i if isinstance(i, list) else [i])]

result = sum(L)

基本上，您遍历外部列表并解压缩任何内部列表的第一级，直到没有剩余内部列表

【讨论】：

【解决方案2】：

一种迭代扁平化列表的最易读（并且可能是高性能的，虽然我没有测试过）方法：

from collections import deque

def iterative_flatten(li):
    nested = deque(li)
    res = []
    dq = deque()
    while nested or dq:
        x = dq.pop() if dq else nested.popleft()
        dq.extend(reversed(x)) if isinstance(x, list) else res.append(x)
    return res

使用双端队列来避免来自list.pop(0) 的讨厌的 O(n**2) 行为。您可以通过制作反向副本并从末尾弹出来获得相同的结果，但如果您只使用双端队列和popleft，我发现代码更容易理解。在类似的注释中，如果您想就地改变列表但速度较慢（出于同样的原因；来自列表 head 的popping 是 O (n) 因为底层数组中的每个元素都必须移动）。

nested = [1,[[2,3],[[4,5],[6]]],[[[[7]]]]]

iterative_flatten(nested)
Out[116]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

sum(iterative_flatten(nested))
Out[117]: 28

在它变平之后，求和（希望）是微不足道的:-)

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一种解决方案：

from copy import deepcopy

def recursive_sum(int_list):
    #int_list = deepcopy(int_list)    use this line if don't want to modify original list
    ret = 0
    while len(int_list) > 0:
        elem = int_list.pop(0)
        if type(elem) == int:
            ret += elem
        elif type(elem) == list:
            int_list.extend(elem)
        else:
            raise ValueError
    return ret

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

基本上，它会弹出输入列表的第一个元素。如果是 Int，则加到 sum；如果是List，则扩展到输入列表的末尾

【讨论】：