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
L2 = [o for k in [[j] if not isinstance(j,list) else j for j in [k for i in [[m] if not
isinstance(m,list) else m for m in L] for k in i]] for o in k]
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]
你可以使用第三方包iteration_utilities中的deepflatten:
>>> from iteration_utilities import deepflatten
>>> L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
>>> list(deepflatten(L))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(deepflatten(L, types=list)) # only flatten "inner" lists
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
它是一个迭代器，所以你需要迭代它(例如用列表包装它或在循环中使用它)。在内部，它使用迭代方法而不是递归方法，并且它是作为C扩展编写的，因此它可以比纯python方法更快:
>>> %timeit list(deepflatten(L))
12.6 µs ± 298 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
>>> %timeit list(deepflatten(L, types=list))
8.7 µs ± 139 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
>>> %timeit list(flatten(L)) # Cristian - Python 3.x approach from https://stackoverflow.com/a/2158532/5393381
86.4 µs ± 4.42 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
>>> %timeit list(flatten(L)) # Josh Lee - https://stackoverflow.com/a/2158522/5393381
107 µs ± 2.99 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
>>> %timeit list(genflat(L, list)) # Alex Martelli - https://stackoverflow.com/a/2159079/5393381
23.1 µs ± 710 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
我是iteration_utilities库的作者。
python 3
from collections import Iterable
L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6,[7,[8,9,[10]]]]
def flatten(thing):
result = []
if isinstance(thing, Iterable):
for item in thing:
result.extend(flatten(item))
else:
result.append(thing)
return result
flat = flatten(L)
print(flat)
不使用任何库:
def flat(l):
def _flat(l, r):
if type(l) is not list:
r.append(l)
else:
for i in l:
r = r + flat(i)
return r
return _flat(l, [])
# example
test = [[1], [[2]], [3], [['a','b','c'] , [['z','x','y']], ['d','f','g']], 4]
print flat(test) # prints [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 'z', 'x', 'y', 'd', 'f', 'g', 4]
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
