面试题：Python 列表长度计算精度与嵌套数据结构

def count_elements(nested_list):
    count = 0
    for item in nested_list:
        if isinstance(item, list):
            count += count_elements(item)
        else:
            count += 1
    return count


nested_list = [[1, 2, [3, 4]], [5, 6], [[7, 8], [9, 10]]]
print(count_elements(nested_list))

保证长度计算精度的阐述

递归遍历：通过递归的方式，对每一个列表中的元素进行检查。如果是列表，则继续深入递归调用函数，对内部列表进行相同操作；如果是普通元素，则计数加一。这样可以遍历嵌套列表中的每一个元素，从而准确计算总数。
数据类型判断：在遍历过程中，使用 isinstance 函数判断当前元素是否为列表类型，确保对不同类型的元素采取正确的处理方式，避免误判导致计数错误。

循环引用面临的精度问题及处理

精度问题：当列表结构中存在循环引用（例如 a = [1]; a.append(a)）时，由于递归函数会不断地沿着循环引用的路径深入，导致无限循环，无法得出正确的长度计算结果，程序会耗尽系统资源（如栈空间），最终崩溃。
处理方式：
- 使用集合记录已访问对象：可以引入一个集合来记录已经访问过的列表对象。每次进入一个列表进行处理前，先检查该列表是否已经在集合中。如果在集合中，说明遇到了循环引用，不再对其进行递归处理；如果不在集合中，则将其添加到集合中，并继续递归处理。以下是修改后的代码：

def count_elements_with_cycle_check(nested_list):
    visited = set()
    def inner_count(nested_list):
        count = 0
        for item in nested_list:
            if isinstance(item, list):
                if id(item) in visited:
                    continue
                visited.add(id(item))
                count += inner_count(item)
            else:
                count += 1
        return count
    return inner_count(nested_list)


a = [1]
a.append(a)
print(count_elements_with_cycle_check(a))

- **使用迭代方法替代递归**：递归调用会占用栈空间，在遇到循环引用时容易导致栈溢出。可以使用迭代方法（如利用栈数据结构）来模拟递归过程。在迭代过程中同样可以使用集合来检测循环引用，从而避免无限循环。

面试题：Python 列表长度计算精度与嵌套数据结构

知识考点

面试题答案

保证长度计算精度的阐述

循环引用面临的精度问题及处理