是的,我知道这个主题之前已经被讨论过了:

Python成语链(扁平化)有限迭代对象的无限迭代? 在Python中扁平化一个浅列表 理解平展一个序列的序列吗? 我如何从列表的列表中创建一个平面列表?

但据我所知,所有的解决方案,除了一个,在像[[[1,2,3],[4,5]],6]这样的列表上失败,其中期望的输出是[1,2,3,4,5,6](或者更好,一个迭代器)。

我看到的唯一解决方案,适用于任意嵌套是在这个问题:

def flatten(x):
    result = []
    for el in x:
        if hasattr(el, "__iter__") and not isinstance(el, basestring):
            result.extend(flatten(el))
        else:
            result.append(el)
    return result

这是最好的方法吗?我是不是忽略了什么?任何问题吗?


当前回答

我是一个愚蠢的人,所以我会给出一个“愚蠢”的解决方案。所有的递归都伤了我的大脑。

flattened_list = []
nested_list = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]

def flatten(nested_list, container):
    for item in nested_list:
        if isintance(item, list):
            flatten(item, container)
        else:
            container.append(item)

>>> flatten(nested_list, flattened_list)
>>> flattened_list
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

我知道这是一个副作用但这是我对递归的最好理解

其他回答

不使用实例的简单函数

L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
l1 = []
def FlattenList(List1):
    for i in range(len(List1)):
        if type(List1[i]) == type([]):
            FlattenList(List1[i])
        else:
            l1.append(List1[i])
    return l1


FlattenList(L)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

@unutbu的非递归解决方案的生成器版本,由@Andrew在评论中要求:

def genflat(l, ltypes=collections.Sequence):
    l = list(l)
    i = 0
    while i < len(l):
        while isinstance(l[i], ltypes):
            if not l[i]:
                l.pop(i)
                i -= 1
                break
            else:
                l[i:i + 1] = l[i]
        yield l[i]
        i += 1

这个生成器的简化版本:

def genflat(l, ltypes=collections.Sequence):
    l = list(l)
    while l:
        while l and isinstance(l[0], ltypes):
            l[0:1] = l[0]
        if l: yield l.pop(0)

我使用递归解决嵌套列表与任何深度

def combine_nlist(nlist,init=0,combiner=lambda x,y: x+y):
    '''
    apply function: combiner to a nested list element by element(treated as flatten list)
    '''
    current_value=init
    for each_item in nlist:
        if isinstance(each_item,list):
            current_value =combine_nlist(each_item,current_value,combiner)
        else:
            current_value = combiner(current_value,each_item)
    return current_value

所以在我定义函数combine_nlist之后,很容易使用这个函数来做flatting。或者你可以把它组合成一个函数。我喜欢我的解决方案,因为它可以应用于任何嵌套列表。

def flatten_nlist(nlist):
    return combine_nlist(nlist,[],lambda x,y:x+[y])

结果

In [379]: flatten_nlist([1,2,3,[4,5],[6],[[[7],8],9],10])
Out[379]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

没有装饰。只有发冷。

recursive_list_of_lists = [1,2,3,[1,2,[[3,4,[5]],7,0,1,10],100,[101,[101,[[101]],2]],0]]

k = []

def flatten(subl):
    for i in subl:
        if type(i) != type([1]):
            k.append(i)
        else:
            flatten(i)

flatten(recursive_list_of_lists)

print(k)

[1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 7, 0, 1, 10, 100, 101, 101, 101, 2, 0]

我是一个愚蠢的人,所以我会给出一个“愚蠢”的解决方案。所有的递归都伤了我的大脑。

flattened_list = []
nested_list = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]

def flatten(nested_list, container):
    for item in nested_list:
        if isintance(item, list):
            flatten(item, container)
        else:
            container.append(item)

>>> flatten(nested_list, flattened_list)
>>> flattened_list
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

我知道这是一个副作用但这是我对递归的最好理解