flatten(map)

时间: 2023-11-15 07:56:04 浏览: 20
`flatten(map)` 是一个将嵌套的字典或列表展开成一维的函数。具体实现方式可以使用递归或者栈来完成。下面是一个使用递归实现的例子: ```python def flatten(lst): res = [] for item in lst: if isinstance(item, (list, tuple)): res.extend(flatten(item)) else: res.append(item) return res ``` 这个函数会遍历列表中的每一个元素,如果该元素是列表或元组,则递归调用 `flatten` 函数,否则将该元素添加到结果列表中。最终返回结果列表。
相关问题

flatmap map 与flatten详解

当谈到函数式编程时,`flatMap`、`map`和`flatten`是常见的操作。它们通常与集合(如列表、数组或其他可迭代对象)一起使用。 1. `map`:`map`操作用于对集合中的每个元素应用一个函数,并返回一个包含结果的新集合。换句话说,它将函数应用于集合中的每个元素,然后返回结果。这个操作不会改变集合的结构,只是对每个元素进行转换。 2. `flatMap`:`flatMap`操作在`map`的基础上更进一步。它首先将每个元素映射为一个集合(通过应用提供的函数),然后将这些集合合并成一个新的扁平化集合。换句话说,它将嵌套的集合展平为一个单层的集合。 例如,假设我们有一个列表 `[1, 2, 3]`,并且我们将其每个元素映射为 `[x, x * 2]`。使用`map`操作,我们得到 `[[1, 2], [2, 4], [3, 6]]`。而使用`flatMap`操作,我们得到 `[1, 2, 2, 4, 3, 6]`。 3. `flatten`:`flatten`操作用于将嵌套的集合展平为一个单层的集合。它不需要任何转换函数,只是简单地将嵌套的集合合并成一个单层的集合。 以前面的例子为例,如果我们有一个嵌套的列表 `[[1, 2], [2, 4], [3, 6]]`,使用`flatten`操作,我们得到 `[1, 2, 2, 4, 3, 6]`。 总结: - `map`用于对集合中的每个元素应用一个函数,并返回一个包含结果的新集合。 - `flatMap`在`map`的基础上,首先将每个元素映射为一个集合,然后将这些集合合并成一个新的扁平化集合。 - `flatten`用于将嵌套的集合展平为一个单层的集合。 希望以上解释能够帮助你理解这些函数式编程中常见的操作。如果还有其他问题,请随时提问!

how to map nested values with Jackson to flatten out a complex data structure

To flatten out a complex data structure with nested values using Jackson, you can use the `@JsonUnwrapped` annotation. Here's an example: Suppose you have a class `Person` with nested `Address` and `Contact` classes: ``` public class Person { private String name; private Address address; private Contact contact; // getters and setters } public class Address { private String street; private String city; // getters and setters } public class Contact { private String email; private String phone; // getters and setters } ``` To flatten out the nested values, add the `@JsonUnwrapped` annotation to the nested classes in the `Person` class: ``` public class Person { private String name; @JsonUnwrapped private Address address; @JsonUnwrapped private Contact contact; // getters and setters } ``` This will serialize the nested values as if they were part of the `Person` class, resulting in a flattened JSON structure.

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解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(file)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def init(self, template_path): super(Model, self).init() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

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