一 字典的嵌套
在机器学习实战决策树部分,生成决策树时用到了字典的嵌套。
>s1={'no surface':{}} >s1['no surfacce'][0]='no' >s1 {'no surface':{0:'no'}} >s2={'flipper':{}} >s2['flipper'][0]='no' >s2['flipper'][1]='yes' >s1['no surface'][1]==s2 >s1 {'no surface':{0:'no',1:{'flipper':{0:'no,1:'yes''}}}}
在上面构造嵌套字典的过程中,可以通过key来得到相应的value,而相应的value又可以是由字典构成的,再次利用key作为索引层级得到value。
二 递归调用
递归函数算阶乘
def fact(): if n==1: return 1 return n*fact(n-1)
如果我们计算fact(5),可以根据函数定义看到计算过程如下:
===> fact(5) ===> 5 * fact(4) ===> 5 * (4 * fact(3)) ===> 5 * (4 * (3 * fact(2))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1)))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) ===> 5 * (4 * (3 * 2)) ===> 5 * (4 * 6) ===> 5 * 24 ===> 120
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