一种更快的条件搜索嵌套字典的方法

是使用递归函数进行深度优先搜索。以下是一个示例代码：

def search_nested_dict(nested_dict, condition):
    result = []
    
    def dfs(dictionary, path):
        for key, value in dictionary.items():
            if isinstance(value, dict):
                dfs(value, path + [key])
            else:
                if condition(key, value):
                    result.append(path + [key])
    
    dfs(nested_dict, [])
    return result

这个方法通过递归地遍历嵌套字典的键值对，如果值是字典类型，则继续递归遍历；如果值满足条件，则将路径（键的序列）添加到结果列表中。

使用该方法时，需要传入两个参数：nested_dict表示要搜索的嵌套字典，condition是一个函数，用于定义搜索的条件。条件函数应该接受两个参数：键和值，并返回一个布尔值，表示是否满足搜索条件。

以下是一个示例用法：

nested_dict = {
    'a': {
        'b': {
            'c': 1,
            'd': 2
        },
        'e': {
            'f': 3,
            'g': 4
        }
    },
    'h': {
        'i': {
            'j': 5,
            'k': 6
        },
        'l': {
            'm': 7,
            'n': 8
        }
    }
}

def condition(key, value):
    return value > 3

result = search_nested_dict(nested_dict, condition)
print(result)  # 输出 [['h', 'l', 'm'], ['h', 'l', 'n']]

在这个示例中，我们定义了一个条件函数，要求值大于3。然后调用search_nested_dict函数进行搜索，返回满足条件的路径列表。最后打印结果为[['h', 'l', 'm'], ['h', 'l', 'n']]，表示嵌套字典中满足条件的路径为['h', 'l', 'm']和['h', 'l', 'n']。

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