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ネストされたリストが進む深さまたは最も深いレベルを数える

割り当てに実際の問題（および頭痛）があります...

私は入門的なプログラミングクラスに参加しており、リストを指定すると、「最大」の深さを返す関数を作成する必要があります...例：[1,2,3]は1、[ 1、[2,3]]は2を返します。

私はこのコードを書きました（T_Tを取得できる最高のものです）

def flat(l):
    count=0
    for item in l:
        if isinstance(item,list):
            count+= flat(item)
    return count+1

ただし、最大の深さを考慮しないリストがある場合でも、カウンターが上がるため、明らかに正常に機能しません...

例：[1,2、[3,4]、5、[6]、7]で関数を使用すると、2が返されますが、3が返されます。

どんなアイデアや助けも大歓迎です^^どうもありがとう！私はこれに何週間も苦労してきました...

pythonlistnestedlevels
23
dhcarmona

幅優先、再帰なし、他のシーケンスタイプでも機能します。

from collections import Sequence
from itertools import chain, count

def depth(seq):
    for level in count():
        if not seq:
            return level
        seq = list(chain.from_iterable(s for s in seq if isinstance(s, Sequence)))

同じ考えですが、メモリ消費量がはるかに少なくなります。

from collections import Sequence
from itertools import chain, count

def depth(seq):
    seq = iter(seq)
    try:
        for level in count():
            seq = chain([next(seq)], seq)
            seq = chain.from_iterable(s for s in seq if isinstance(s, Sequence))
    except StopIteration:
        return level
5
pillmuncher

これが関数を書く1つの方法です

_depth = lambda L: isinstance(L, list) and max(map(depth, L))+1
_

私はあなたが欠けている考えはmax()を使うことだと思います

30
John La Rooy

まず、要件を少し言い換えてみましょう。

リストの深さは、そのサブリストの最大深さより1つ多くなります。

これで、これを直接コードに変換できます。

def depth(l):
    if isinstance(l, list):
        return 1 + max(depth(item) for item in l)
    else:
        return 0
12
hammar

再帰で簡単

def flat(l):
    depths = []
    for item in l:
        if isinstance(item, list):
            depths.append(flat(item))
    if len(depths) > 0:
        return 1 + max(depths)
    return 1
6
Eduardo

虐待的な方法：あなたのリストがmylistと呼ばれているとしましょう
mybrackets = map(lambda x: 1 if x=='[' else -1, [x for x in str(mylist) if x=='[' or x==']'])
maxdepth = max([sum(mybrackets[:i+1]) for i in range(len(mybrackets))])

これにより、リストが開始ブラケットと終了ブラケットのリストに変換され、対応する終了ブラケットが発生する前に発生する開始ブラケットの最大数が検出されます。

2
sans

追加のモジュールを必要とせず、深さに関係なく同じ速度を持つ方法：

_def depth(nested):
    instring = False
    count = 0
    depthlist = []
    for char in repr(nested):
        if char == '"' or char == "'":
            instring = not instring
        Elif not instring and ( char == "[" or char == ")" ):
            count += 1
        Elif not instring and ( char == "]" or char == ")" ):
            count -= 1
        depthlist.append(count)
    return(max(depthlist))
_

基本的に、これはrepr()を使用してリストを文字列に変換します。次に、「_(_」または「_[_」に等しいこの文字列内のすべての文字について、変数countが増加します。閉じ括弧の場合、countが減少します。次に、countが到達した最大値を返します。

2
user3315473

python :)の1行でそれをしました

楽しい

def f(g,count=0): return count if not isinstance(g,list) else max([f(x,count+1) for x in g])
2
systemizer

ハンマーの答え すべての反復可能（デフォルトで文字列が無効になっている）に対して拡張しました：

def depth(arg, exclude=None):
    if exclude is None:
        exclude = (str, )

    if isinstance(arg, Tuple(exclude)):
        return 0

    try:
        if next(iter(arg)) is arg:  # avoid infinite loops
            return 1
    except TypeError:
        return 0

    try:
        depths_in = map(lambda x: depth(x, exclude), arg.values())
    except AttributeError:
        try:
            depths_in = map(lambda x: depth(x, exclude), arg)
        except TypeError:
            return 0

    try:
        depth_in = max(depths_in)
    except ValueError:
        depth_in = 0

    return 1 + depth_in
1
Marco Sulla

@Johnのソリューションは優れていますが、_[]_、_[[]]_のような空のリストの場合に対処するには、次のようなことを行う必要があります。

depth = lambda L: isinstance(L, list) and (max(map(depth, L)) + 1) if L else 1

0
onerhao

空のリストも処理できるように、言われたことへの短い追加：

def list_depth(list_of_lists):
    if isinstance(list_of_lists, list):
        if(len(list_of_lists) == 0):
            depth = 1
        else:
            depth = 1 + max([list_depth(l) for l in list_of_lists])
    else:
        depth = 0
    return depth
0
David

Numpyでは、データ構造を_numpy array_に変換し、そのライブラリ関数を使用できます。 _arr.shape_はレイヤーごとの長さを与えるので、形状をlen()して、構造の深さを取得できます。

_import numpy as np

def f( lists )
  arr = np.array( lists )
  return len(arr.shape)

f( [[[1,2],[3,4]],[[3,4],[5,6]]] ) # results in 3
f( [[1,2],[3,4]] ) # results in 2
f( [1,2] )  # results in 1
f( [] )  # results in 1
_

形状のNumpyドキュメント： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.shape.html

0
pds