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

无耻地从我自己对另一个问题的回答中提取。

这个函数

不使用isinstance,因为它是邪恶的,破坏了鸭子的输入。 递归使用reduce。肯定有一个用reduce的答案。 适用于任意嵌套列表,其元素要么是嵌套列表,要么是非嵌套原子列表,要么是原子(受递归限制)。 不是LBYL。 但对于包含字符串作为原子的嵌套列表则不是这样。

下面的代码:

def flattener(left, right):
    try:
        res = reduce(flattener, right, left)
    except TypeError:
        left.append(right)
        res = left
    return res


def flatten(seq):
    return reduce(flattener, seq, [])


>>> nested_list = [0, [1], [[[[2]]]],
                   [3, [], [4, 5]],
                   [6, [7, 8],
                    9, [[[]], 10,
                        []]],
                   11, [], [],
                   [12]]
>>> flatten(nested_list)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

这是另一个更有趣的答案……

import re

def Flatten(TheList):
    a = str(TheList)
    b,_Anon = re.subn(r'[\[,\]]', ' ', a)
    c = b.split()
    d = [int(x) for x in c]

    return(d)

基本上,它将嵌套列表转换为字符串,使用正则表达式去除嵌套语法,然后将结果转换回(扁平的)列表。

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

我没有在这里讨论所有已经可用的答案,但这里有一个我想到的语句,借鉴了lisp的第一和其余列表处理方式

def flatten(l): return flatten(l[0]) + (flatten(l[1:]) if len(l) > 1 else []) if type(l) is list else [l]

这里有一个简单的和一个不那么简单的例子

>>> flatten([1,[2,3],4])
[1, 2, 3, 4]

>>> flatten([1, [2, 3], 4, [5, [6, {'name': 'some_name', 'age':30}, 7]], [8, 9, [10, [11, [12, [13, {'some', 'set'}, 14, [15, 'some_string'], 16], 17, 18], 19], 20], 21, 22, [23, 24], 25], 26, 27, 28, 29, 30])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, {'age': 30, 'name': 'some_name'}, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, set(['set', 'some']), 14, 15, 'some_string', 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
>>> 

我更喜欢简单的答案。没有发电机。没有递归或递归限制。迭代:

def flatten(TheList):
    listIsNested = True

    while listIsNested:                 #outer loop
        keepChecking = False
        Temp = []

        for element in TheList:         #inner loop
            if isinstance(element,list):
                Temp.extend(element)
                keepChecking = True
            else:
                Temp.append(element)

        listIsNested = keepChecking     #determine if outer loop exits
        TheList = Temp[:]

    return TheList

这适用于两个列表:一个内部for循环和一个外部while循环。

内部的for循环遍历列表。如果它发现一个列表元素,它(1)使用list.extend()将第一级嵌套的部分平铺,(2)将keepChecking切换为True。Keepchecking用于控制外部while循环。如果外部循环被设置为true,它将触发内部循环进行另一次传递。

这些传递一直发生,直到没有找到更多的嵌套列表为止。当最终发生传递而没有发现任何传递时,keepChecking永远不会被触发为true,这意味着listIsNested保持为false,外部while循环退出。

然后返回扁平的列表。

一起测试

flatten([1,2,3,4,[100,200,300,[1000,2000,3000]]])

[1, 2, 3, 4, 100, 200, 300, 1000, 2000, 3000]