模拟递归生成器

　　与递归生成器实现同样的功能，不过这里使用非生成器的方法来模拟。

def flatten(nested):
    result = []
    try:
        for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                print('element:', element)
                result.append(element)
                print('rrrrrrrrrresult:', result)
    except TypeError:
        print(nested)
        result.append(nested)
    return result
a = flatten([[[1], 2], 3, 4, [5, [6, 7]], 8])
print(a)

输出：
1
element: 1
rrrrrrrrrresult: [1]
element: 1
rrrrrrrrrresult: [1]
2
element: 2
rrrrrrrrrresult: [1, 2]
element: 1
rrrrrrrrrresult: [1]
element: 2
rrrrrrrrrresult: [1, 2]
3
element: 3
rrrrrrrrrresult: [1, 2, 3]
4
element: 4
rrrrrrrrrresult: [1, 2, 3, 4]
5
element: 5
rrrrrrrrrresult: [5]
6
element: 6
rrrrrrrrrresult: [6]
7
element: 7
rrrrrrrrrresult: [6, 7]
element: 6
rrrrrrrrrresult: [5, 6]
element: 7
rrrrrrrrrresult: [5, 6, 7]
element: 5
rrrrrrrrrresult: [1, 2, 3, 4, 5]
element: 6
rrrrrrrrrresult: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
element: 7
rrrrrrrrrresult: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
8
element: 8
rrrrrrrrrresult: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

 　　通过输出可以看出，虽然最终的结果一样，但是中间的element输出却不一样。原因在于，yield每次返回时，当前的代码就会被挂起，如果用return替代yield代码就完全返回。所以实现同样的功能，生成器每次遍历到一个值就逐层向上传递，而模拟递归函数得先保存result中，把result逐层向上传递。此外，因为模拟代码不能挂起代码，所以必须得把底层代码处理完，才能逐层返回，而生成器可以每次都挖到最底层。如此看来如果递归嵌套比较深，生成器的效率会比较低，因为每次都要从上到下。

　　上图是两者执行的示意图，生成器每次生成一个值都是从上往下搜，然后通过yield原路返回，而模拟递归是全部遍历最终返回。