Python 递归树生成器中的无限递归

我的递归python函数有一个有趣的问题。我一定错过了一些微妙的基本情况或什么！下面代码的目标是构建决策树（用于确定数据趋势的结构）。它是通过嵌套python列表实现的，返回值和结果列表就是这样做的。结构本身并没有那么重要（至少看起来如此）

attr_列表（或与attr_列表有关的内容）似乎是最可能的嫌疑犯（请参阅下面我的投诉和错误消息）。attr_list包含一个属性索引列表，我将通过一次从列表中选择一个来逐个“使用”它，而不进行替换

递归函数的三种基本情况如下所示：

1（同一级别）： dataset（行列表）中的每一行（属性列表）都共享一个由class_索引索引的行中的公共值

2（无其他属性）： 参数attr_列表为空。这应该是最活跃的基本情况，发生频率最高

3（分区为空）： 数据是按分区分区分区的，其中一个分区（行列表）为空，无法继续

递归调用是最长的一行（导致水平滚动条的那一行），其中函数tdidt（）作为附加列表的一个组件被调用。分配给removed_attr_list的列表理解的目的是使属性列表不包含我们刚刚从attr_list中选择的属性

好的，至于我得到的错误，它是巨大的。我达到了递归极限，原因很奇怪。我会在函数调用时立即打印attr_列表，每当出现空列表时都会打印。这是输出

[0, 1, 2]
[0, 1]
[1]
[]
i see and empty list!!!
[] 
i see and empty list!!!
[1]
[]
i see and empty list!!!
[]
[1]
[1]
[1]
[1] 
[1]
[1]
.
.
.

强调省略。[1]的错误会一直出现，直到递归最大输出错误

运行时错误：cmp中超过最大递归深度

开始的行为正是我所预期的；attr_列表用完了，在递归调用上从for循环创建的几个分支被看到了，然后基本用例发出“我看到了一个空列表！”，然后[1]开始流动

我是否遗漏了一个递归案例？属性列表如何再次永久地设置回[1]？非常感谢您的帮助，感谢您将本书写到最后

------------------------------------更新日期：2014年10月24日--------------------

在每次递归调用上打印dataset变量时，我看到与attr_list参数类似的行为。事情按预期进行，然后dataset参数一次又一次变成这一行

第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、否、第三名、成年名、男性名、男性名、否、无，[“第三”、“成年”、“男性”、“是的”]、[“第三”、“成年”、“男性”、“否”]、[“第三”、“成年”、“男性”、“男性”、“否”]、[“第三”、“成年”、“男性”、“否”]、[“第三”、“成年”、“男性”、“否”]、[“第三”、“成年”、“男性”、“否”]、[“第三”、“成年”、“男性”、“否”]、[“第三”、“成年”、“男性”、“是的”、[“第三”、“成年”、“男性”、“否”]、[第三”、“成年”、“男性”、“否”]，['third'，'成人'，'男性'，'否'，['third'，'成人'，'男性'，'否'，['third'，'成人'，'男性'，'否']]

这仅仅是一行！（并且偷看了一些数据的奇怪的混乱）

这到底是怎么发生的呢？一旦完成了它的进程，函数似乎会产生某种除零的崩溃……我的递归肯定有什么问题

------------------------------------更新日期：2014年10月25日--------------------

好了，我们现在有点问题了。@njlarsson建议检查函数在\u attr（）上划分\u时的行为返回它接收到的相同数据集，这意味着所选属性在数据集中是一致的，不会发生分区。我对这种情况的最初想法是，下一个递归调用将有一个较小的attr_列表，最终空的attr_列表基例将捕获该分区。我显然错了，这里是e一些我运行过的基本测试用例和它们共享的光

第一个播放数据集有两个实例，前三个属性是要拆分的属性，第四个是我们试图猜测的属性。由于所有拆分属性都不相等，因此partition_on_attr（）函数返回整个数据集，因为一个分区不可能发生

播放=[[0,0,0,1]，[1,1,1,0]]

输出是一个很棒的决策树（不太美观，但这不是重点）

[a'，0，['v'，0，['c'，1]]，[v'，1，['c'，0]]

现在，让我们尝试一个不同的播放数据集，类似于第一个播放集-两个实例，相同的模式

播放=[[1,1,1,1]，[1,1,1,0]]

在此数据集中，前三个属性（要拆分的属性）都是相等的。因此，partition_by_attr（）函数必须返回与传递的数据集相同的单个分区。出现最大递归错误！

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@njlarsson你发现了什么！我只是不明白为什么会发生这种情况。如果partition\u on\u attr函数将整个数据集作为一个分区返回，那么算法应该怎么做？

我在这段代码中没有看到任何东西会单独产生无限递归，我认为问题出在别处。很可能是，

partition\u on\u attr

生成的分区不严格小于其dataset参数。例如，它可能生成一个等于该参数的分区

我要检查的第一件事是当数据集只有一个元素时，

partition\u on\u attr

会做什么。它可能返回一个包含该元素的分区

[0, 1, 2]
[0, 1]
[1]
[]
i see and empty list!!!
[] 
i see and empty list!!!
[1]
[]
i see and empty list!!!
[]
[1]
[1]
[1]
[1] 
[1]
[1]
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