Python是一種高級編程語言，常用于數據分析、人工智能等領域。本文將介紹Python中的扁平化方法。

def flatten(lst):
result = []
for item in lst:
if isinstance(item, list):
result.extend(flatten(item))
else:
result.append(item)
return result

扁平化即將一個嵌套太深的列表，轉換成一個一維列表。如將[[1, 2], [3, [4, 5], 6], 7]轉換為[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]。以上代碼實現了一個遞歸算法，遇到列表則繼續調用扁平化方法，直到遇到非列表元素，將其添加到結果列表。最后返回結果列表。

該算法的時間復雜度為O(n)，其中n為所有元素的個數。因為算法遍歷了每一個元素，所以時間復雜度與元素個數成正比。算法的空間復雜度為O(n)，因為需要保存所有的元素。

使用扁平化方法可以使處理嵌套數據結構變得更加簡單，如對一個包含嵌套列表的字典進行操作時，可以先將其扁平化為一維列表，再進行操作。例如：

dict_data = {"a":[1, 2], "b":[3, [4, 5], 6], "c":7}
lst_data = []
for k in dict_data:
lst_data.extend(dict_data[k])
flat_lst_data = flatten(lst_data)
print(flat_lst_data)

以上代碼將字典dict_data中的所有值轉換為一維列表flat_lst_data。可以更方便地進行數據操作。

在Python中，扁平化方法常常用于數據預處理、數據清洗等場景。也可以根據實際場景對扁平化方法進行改進，以適應不同需求。