可能重复:
Flattening a shallow list in Python
Flatten (an irregular) list of lists in Python
编辑:问题不是如何这样做 - 在其他discussed中已经questions - 问题是,这是最快的方法?
之前我找到了解决方案,但我想知道最快的解决方案是什么来压缩包含其他任意长度列表的列表。
例如:
[1, 2, [3, 4, [5],[]], [6]]
会变成:
[1,2,3,4,5,6]
可以有无限多个级别。某些列表对象可以是字符串,不能将其展平为输出列表中的连续字符。
答案 0 :(得分:53)
这是一个字符串友好的递归方法:
nests = [1, 2, [3, 4, [5],['hi']], [6, [[[7, 'hello']]]]]
def flatten(container):
for i in container:
if isinstance(i, (list,tuple)):
for j in flatten(i):
yield j
else:
yield i
print list(flatten(nests))
返回:
[1, 2, 3, 4, 5, 'hi', 6, 7, 'hello']
请注意,这并不能保证速度或开销的使用,但会说明一个希望有用的递归解决方案。
答案 1 :(得分:18)
它 没有递归。实际上,由于函数调用涉及的开销,迭代解决方案通常更快。这是我写的一段时间的迭代版本:
def flatten(items, seqtypes=(list, tuple)):
for i, x in enumerate(items):
while i < len(items) and isinstance(items[i], seqtypes):
items[i:i+1] = items[i]
return items
尚未测试此特定实现的性能,但由于所有切片分配可能不会如此之大,这可能最终导致大量内存。尽管如此,不要认为它必须是递归的,或者以这种方式编写它更简单。
这种实现确实具有将列表“就地”扁平化而不是返回副本的优点,因为递归解决方案总是如此。当内存紧张时,这可能很有用。如果你想要一个扁平化的副本,只需传入你想要展平的列表的浅表副本:
flatten(mylist) # flattens existing list
newlist = flatten(mylist[:]) # makes a flattened copy
此外,此算法不受Python递归限制的限制,因为它不是递归的。但我确信这几乎不会发挥作用。
答案 2 :(得分:8)
此函数应该能够快速展平嵌套的可迭代容器,而不使用任何递归:
import collections
def flatten(iterable):
iterator = iter(iterable)
array, stack = collections.deque(), collections.deque()
while True:
try:
value = next(iterator)
except StopIteration:
if not stack:
return tuple(array)
iterator = stack.pop()
else:
if not isinstance(value, str) \
and isinstance(value, collections.Iterable):
stack.append(iterator)
iterator = iter(value)
else:
array.append(value)
大约五年后,我对此事的看法发生了变化,这可能更好用:
def main():
data = [1, 2, [3, 4, [5], []], [6]]
print(list(flatten(data)))
def flatten(iterable):
iterator, sentinel, stack = iter(iterable), object(), []
while True:
value = next(iterator, sentinel)
if value is sentinel:
if not stack:
break
iterator = stack.pop()
elif isinstance(value, str):
yield value
else:
try:
new_iterator = iter(value)
except TypeError:
yield value
else:
stack.append(iterator)
iterator = new_iterator
if __name__ == '__main__':
main()