在逐列求和嵌套列表上应用等效代码,可以使用递归的方式来实现。递归是一种通过调用自身的方式解决问题的方法。
首先,我们需要定义一个函数来计算逐列求和。该函数将接收一个嵌套列表作为参数,并返回一个列表,其中每个元素是对应列的求和结果。
以下是一个示例的等效代码:
def column_sum(nested_list):
# 初始化结果列表
result = []
# 递归函数,用于计算每一列的和
def recursive_sum(nested_list, index):
# 如果嵌套列表为空,则返回
if not nested_list:
return
# 如果结果列表的长度小于当前列的索引,说明需要添加新的元素
if len(result) <= index:
result.append(0)
# 遍历嵌套列表的每个元素
for item in nested_list:
# 如果当前元素是列表,则递归调用函数
if isinstance(item, list):
recursive_sum(item, index)
# 如果当前元素是数字,则将其加到对应列的和上
elif isinstance(item, int) or isinstance(item, float):
result[index] += item
# 更新列的索引
index += 1
# 调用递归函数,从第一列开始计算
recursive_sum(nested_list, 0)
# 返回结果列表
return result
这段代码中,我们定义了一个名为column_sum
的函数,它接收一个嵌套列表作为参数。在函数内部,我们定义了一个递归函数recursive_sum
,用于计算每一列的和。该递归函数接收两个参数:嵌套列表和当前列的索引。
在递归函数中,我们首先检查嵌套列表是否为空,如果为空,则直接返回。然后,我们检查结果列表的长度是否小于当前列的索引,如果是,则说明需要添加新的元素。接下来,我们遍历嵌套列表的每个元素,如果当前元素是列表,则递归调用递归函数;如果当前元素是数字,则将其加到对应列的和上。最后,我们更新列的索引,并递归调用递归函数。
在主函数中,我们调用递归函数recursive_sum
,从第一列开始计算。最后,我们返回结果列表。
这段代码的时间复杂度为O(n),其中n是嵌套列表中的元素个数。由于使用了递归,空间复杂度取决于递归的深度,最坏情况下为O(n)。
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