## 问题 你使用访问者模式遍历一个很深的嵌套树形数据结构，并且因为超过嵌套层级限制而失败。你想消除递归，并同时保持访问者编程模式。 ## 解决方案 通过巧妙的使用生成器可以在树遍历或搜索算法中消除递归。在8.21小节中，我们给出了一个访问者类。下面我们利用一个栈和生成器重新实现这个类： import types class Node: pass class NodeVisitor: def visit(self, node): stack = [node] last_result = None while stack: try: last = stack[-1] if isinstance(last, types.GeneratorType): stack.append(last.send(last_result)) last_result = None elif isinstance(last, Node): stack.append(self._visit(stack.pop())) else: last_result = stack.pop() except StopIteration: stack.pop() return last_result def _visit(self, node): methname = 'visit_' + type(node).__name__ meth = getattr(self, methname, None) if meth is None: meth = self.generic_visit return meth(node) def generic_visit(self, node): raise RuntimeError('No {} method'.format('visit_' + type(node).__name__)) 如果你使用这个类，也能达到相同的效果。事实上你完全可以将它作为上一节中的访问者模式的替代实现。考虑如下代码，遍历一个表达式的树： class UnaryOperator(Node): def __init__(self, operand): self.operand = operand class BinaryOperator(Node): def __init__(self, left, right): self.left = left self.right = right class Add(BinaryOperator): pass class Sub(BinaryOperator): pass class Mul(BinaryOperator): pass class Div(BinaryOperator): pass class Negate(UnaryOperator): pass class Number(Node): def __init__(self, value): self.value = value # A sample visitor class that evaluates expressions class Evaluator(NodeVisitor): def visit_Number(self, node): return node.value def visit_Add(self, node): return self.visit(node.left) + self.visit(node.right) def visit_Sub(self, node): return self.visit(node.left) - self.visit(node.right) def visit_Mul(self, node): return self.visit(node.left) * self.visit(node.right) def visit_Div(self, node): return self.visit(node.left) / self.visit(node.right) def visit_Negate(self, node): return -self.visit(node.operand) if __name__ == '__main__': # 1 + 2*(3-4) / 5 t1 = Sub(Number(3), Number(4)) t2 = Mul(Number(2), t1) t3 = Div(t2, Number(5)) t4 = Add(Number(1), t3) # Evaluate it e = Evaluator() print(e.visit(t4)) # Outputs 0.6 如果嵌套层次太深那么上述的Evaluator就会失效： >>> a = Number(0) >>> for n in range(1, 100000): ... a = Add(a, Number(n)) ... >>> e = Evaluator() >>> e.visit(a) Traceback (most recent call last): ... File "visitor.py", line 29, in _visit return meth(node) File "visitor.py", line 67, in visit_Add return self.visit(node.left) + self.visit(node.right) RuntimeError: maximum recursion depth exceeded >>> 现在我们稍微修改下上面的Evaluator： class Evaluator(NodeVisitor): def visit_Number(self, node): return node.value def visit_Add(self, node): yield (yield node.left) + (yield node.right) def visit_Sub(self, node): yield (yield node.left) - (yield node.right) def visit_Mul(self, node): yield (yield node.left) * (yield node.right) def visit_Div(self, node): yield (yield node.left) / (yield node.right) def visit_Negate(self, node): yield - (yield node.operand) 再次运行，就不会报错了： >>> a = Number(0) >>> for n in range(1,100000): ... a = Add(a, Number(n)) ... >>> e = Evaluator() >>> e.visit(a) 4999950000 >>> 如果你还想添加其他自定义逻辑也没问题： class Evaluator(NodeVisitor): ... def visit_Add(self, node): print('Add:', node) lhs = yield node.left print('left=', lhs) rhs = yield node.right print('right=', rhs) yield lhs + rhs ... 下面是简单的测试： >>> e = Evaluator() >>> e.visit(t4) Add: <__main__.Add object at 0x1006a8d90> left= 1 right= -0.4 0.6 >>> ## 讨论 这一小节我们演示了生成器和协程在程序控制流方面的强大功能。避免递归的一个通常方法是使用一个栈或队列的数据结构。例如，深度优先的遍历算法，第一次碰到一个节点时将其压入栈中，处理完后弹出栈。`visit()` 方法的核心思路就是这样。 另外一个需要理解的就是生成器中yield语句。当碰到yield语句时，生成器会返回一个数据并暂时挂起。上面的例子使用这个技术来代替了递归。例如，之前我们是这样写递归： value = self.visit(node.left) 现在换成yield语句： value = yield node.left 它会将 `node.left` 返回给 `visti()` 方法，然后 `visti()` 方法调用那个节点相应的 `vist_Name()` 方法。yield暂时将程序控制器让出给调用者，当执行完后，结果会赋值给value， 看完这一小节，你也许想去寻找其它没有yield语句的方案。但是这么做没有必要，你必须处理很多棘手的问题。例如，为了消除递归，你必须要维护一个栈结构，如果不使用生成器，代码会变得很臃肿，到处都是栈操作语句、回调函数等。实际上，使用yield语句可以让你写出非常漂亮的代码，它消除了递归但是看上去又很像递归实现，代码很简洁。