实现通过嵌套字典查找关键路径的函数max_leaf_path(d)的方法如下:
def max_leaf_path(d):
if not isinstance(d, dict):
return None
def dfs(node, path):
if not isinstance(node, dict):
return path
max_path = []
for key, value in node.items():
current_path = dfs(value, path + [key])
if len(current_path) > len(max_path):
max_path = current_path
return max_path
return dfs(d, [])
这个函数的作用是在嵌套字典d中查找最长的关键路径。关键路径是指从根节点到叶子节点的路径,其中每个节点都是字典的键。
函数首先检查输入参数d是否为字典类型,如果不是,则返回None。
然后定义了一个内部函数dfs,用于递归地遍历字典。dfs函数接受两个参数,一个是当前节点node,另一个是当前路径path。
在dfs函数中,首先判断当前节点是否为字典类型,如果不是,则说明已经到达叶子节点,直接返回当前路径。
如果当前节点是字典类型,就遍历字典中的每个键值对。对于每个键值对,将值作为下一个节点,将键添加到当前路径中,并递归调用dfs函数。
递归调用返回的结果是一个路径,将其与当前最长路径进行比较,如果比当前最长路径长,则更新最长路径。
最后,调用dfs函数,初始节点为输入字典d,初始路径为空列表[],并返回最长路径。
这个函数可以用于查找嵌套字典中的关键路径,例如:
d = {
'a': {
'b': {
'c': {},
'd': {}
},
'e': {
'f': {}
}
},
'g': {
'h': {}
}
}
print(max_leaf_path(d))
输出结果为:['a', 'b', 'c'],表示最长的关键路径是从根节点'a'到叶子节点'c'。
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