本文介绍了如何使用深度优先搜索算法解决LeetCode上的嵌套列表权重和问题。通过递归处理列表中的元素，计算每个整数的权重（深度），并求和得到最终结果。示例解析了输入和输出，并给出了Python实现代码。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
今天和大家聊的问题叫做 嵌套列表权重和，我们先来看题面：
https://leetcode-cn.com/problems/nested-list-weight-sum/
Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth.
Each element is either an integer, or a list -- whose elements may also be integers or other lists.
给定一个嵌套的整数列表，请返回该列表按深度加权后所有整数的总和。
每个元素要么是整数，要么是列表。同时，列表中元素同样也可以是整数或者是另一个列表。
示例
示例 1:
输入: [[1,1],2,[1,1]]
输出: 10
解释: 因为列表中有四个深度为 2 的 1 ，和一个深度为 1 的 2。
示例 2:
输入: [1,[4,[6]]]
输出: 27
解释: 一个深度为 1 的 1，一个深度为 2 的 4，一个深度为 3 的 6。所以，1 + 4*2 + 6*3 = 27。
解题
大问题可以拆成很多个类型相同的小问题，
所以观察到可以用递归解，所以用weight这个变量记录当前的深度（也就是权重），
当类型是数字的时候，直接返回weight和数字的乘积，
当类型是nestedList的时候，就需要对其中每一个元素进行递归处理。
class Solution(object):
def depthSum(self, nestedList):
"""
:type nestedList: List[NestedInteger]
:rtype: int
"""
def Sum(weight, l):
if l.isInteger():
return weight * l.getInteger()
return sum(Sum(weight + 1, item) for item in l.getList())
return sum(Sum(1, i) for i in nestedList)
好了，今天的文章就到这里，如果觉得有所收获，请顺手点个在看或者转发吧，你们的支持是我最大的动力 。
上期推文：
LeetCode刷题实战325：和等于 k 的最长子数组长度
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