在機器學習中會用字典的巢狀來儲存決策樹的資訊，對繪製樹形圖有很大的作用，其中巢狀字典的生成是乙個遞迴的過程
如下所示：
>>> s=}},'b':{}} # 構造字典
>>> s['a'][0] # 取值
'no'
>>> s['a'][1]
}>>> s['a'][1]['flippers'][1]
'maybe'
----------
# 巢狀構造過程
>>> s=}
>>> s['no sur'][0]='no'
>>> s
}>>> ss=}
>>> ss['fli'][0]='no'
>>> ss['fli'][1]='yes'
>>> s['no sur'][1]=ss # 其中ss是在遞迴中的最外層
>>> s
}}}>>> 123456789101112131415161718192021
其次是巢狀構造的過程，可以看出ss雖然是乙個巢狀的字典，但其是作為s的對應『fli』的值的，而}整體作為1的值。在機器學習實戰中的建立樹的過程中，用到了遞迴建立的方法，其中：
標註的兩行看了好久才明白，圖中遞迴的效果就類似於上面的**執行效果，只不過圖中的**等同於是把上面的ss寫成s。
要想很清楚地理解遞迴，可以學習下資料結構中的呼叫棧，也就是棧的呼叫原理，然後就很清晰了。。。。
Python字典巢狀
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