Level 函数通常用于处理分层数据结构，例如组织结构、文件系统或树形结构
以下是一个使用 Python 的简单示例，展示了如何使用递归函数处理动态层级结构：
data = {
"A": {
"B": {
"C": {},
"D": {}
},
"E": {
"F": {}
}
},
"G": {
"H": {}
}
}
def process_level(node, level):
print("Level", level, ":", node.keys())
for key, children in node.items():
if children:
process_level(children, level + 1)
process_level(data, 0)
在这个示例中，我们定义了一个名为 process_level 的递归函数。该函数接受两个参数：一个表示当前节点的字典（node）和一个表示当前层级的整数（level）。函数首先打印当前层级及其包含的键（即子节点的名称）。然后，对于每个具有子节点的键，函数递归地调用自身，将子节点作为新的节点传递，并将层级加1。
运行此代码将输出以下内容：
Level 0 : dict_keys(['A', 'G'])
Level 1 : dict_keys(['B', 'E'])
Level 2 : dict_keys(['C', 'D'])
Level 2 : dict_keys(['F'])
Level 1 : dict_keys(['H'])
这样，您可以根据需要轻松地处理动态层级结构。只需根据您的数据结构和需求相应地修改 process_level 函数即可。
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