从嵌套字典列表中提取每层最大值的名称-Python教程-PHP中文网

从嵌套字典列表中提取每层最大值的名称

聖光之護

发布： 2025-10-24 09:21:28

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从嵌套字典列表中提取每层最大值的名称

本文旨在提供一个清晰的教程，指导读者如何从表示树状结构的嵌套字典列表中，提取指定层级下具有最大值的节点名称。文章将深入解析代码逻辑，并提供详细的步骤说明，帮助读者理解和应用该方法解决类似问题。

在处理具有层级关系的数据时，我们经常会遇到需要提取特定层级下最大值的情况。例如，给定一个表示树结构的字典列表，我们需要找到每个父节点下，最深层级的子节点中数值最大的那个。本文将介绍一种使用递归方法解决此类问题的方案，并提供详细的代码解释。 **数据结构** 首先，我们定义一个字典列表，其中每个字典代表树中的一个节点，包含节点的名称（`name`）、数值（`number`）和层级（`level`）。 ```python list_of_dicts = [{'name': 'Parent', 'number': 1299, 'level': 0}, {'name': 'A', 'number': 1011, 'level': 1}, {'name': 'B', 'number': 789, 'level': 2}, {'name': 'C', 'number': 430, 'level': 3}, {'name': 'D', 'number': 300, 'level': 2}, {'name': 'E', 'number': -100, 'level': 3}, {'name': 'F', 'number': 74, 'level': 2}, {'name': 'G', 'number': 300, 'level': 1}, {'name': 'H', 'number': 140, 'level': 2}]

核心算法

核心思想是将列表转化为树的解析过程。利用递归函数 compMx 遍历树结构，并使用辅助函数 best 比较节点，找出最佳节点（最深层级或相同层级下数值最大）。

代码实现

def best(a, b):
    """
    比较两个节点，返回更佳的节点。
    比较标准：层级更深者胜出，若层级相同，则数值更大者胜出。
    """
    if a is None:
        return b
    if a[1] < b[1]:
        return b
    if a[1] == b[1] and a[2] < b[2]:
        return b
    return a

def compMx(L, start=0):
    """
    递归函数，用于遍历树结构，找到每个节点的最佳子节点。
    """
    lv = L[start]['level']
    L[start]['mx'] = (L[start]['name'], lv, L[start]['number'])  # 初始化最佳节点信息
    i = start + 1
    while i < len(L):
        if L[i]['level'] <= lv:
            return i
        j = compMx(L, i)  # 递归调用，处理子节点
        L[start]['mx'] = best(L[start]['mx'], L[i]['mx'])  # 更新最佳节点信息
        if j < 0:
            break
        i = j
    return -1

# 执行主要逻辑
compMx(list_of_dicts)
# 提取指定层级（例如 level=1）的最佳节点名称
result = [d['mx'][0] for d in list_of_dicts if d['level'] == 1]
print(result)  # 输出: ['C', 'H']

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代码解析

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best(a, b) 函数: 此函数用于比较两个节点 a 和 b，并返回“更佳”的节点。比较的标准是首先比较节点的层级（level），层级更深的节点更佳。如果两个节点的层级相同，则比较它们的数值（number），数值更大的节点更佳。
compMx(L, start=0) 函数: 这是一个递归函数，用于遍历列表 L，并为每个节点确定其子树中的“最佳”节点。
- lv = L[start]['level']: 获取当前节点的层级。
- L[start]['mx'] = (L[start]['name'], lv, L[start]['number']): 初始化当前节点的 mx 属性，该属性用于存储当前节点及其子树中的最佳节点信息。mx 是一个元组，包含节点名称、层级和数值。
- i = start + 1: 从当前节点的下一个节点开始遍历。
- while i
- if L[i]['level']
- j = compMx(L, i): 递归调用 compMx 函数，处理当前节点的子节点。
- L[start]['mx'] = best(L[start]['mx'], L[i]['mx']): 将当前节点的 mx 属性更新为其自身和其子节点中的最佳节点。
- if j
- i = j: 将 i 更新为 j，以便在下一轮循环中处理下一个子节点。
- return -1: 如果循环结束，返回 -1，表示当前节点没有兄弟节点。
主程序:
- compMx(list_of_dicts): 调用 compMx 函数，对列表进行处理，为每个节点添加 mx 属性。
- result = [d['mx'][0] for d in list_of_dicts if d['level'] == 1]: 使用列表推导式，提取所有层级为 1 的节点的 mx 属性中的节点名称，并将结果存储在 result 列表中。
- print(result): 输出结果。