Python跨多列表名称匹配 实现无限层级关联账号遍历

需要实现关联名称匹配功能：从输入搜索词出发，匹配所有名称包含该词的账号，再提取这些账号关联的所有名称，继续匹配对应账号，按该逻辑无层级限制遍历，最终返回所有关联的名称集合。
以提供的测试数据搜索charm为例，关联链路为：charm → 对应账号关联feline/voxela/derp/virgo → virgo对应账号关联bitten → bitten对应账号关联hello，示例预期返回关联名称范围为charm feline voxela derp virgo bitten hello。
当前编写的代码仅能遍历固定层数的关联关系，链路更长时会提前终止，无法返回全量关联结果。

现有代码 #

import json

uids = {'483775843796': '"jared trav"','483843796': '"azu jared"', '483843996': '"hello azu"', '44384376': '"bitten virgo"', '48384326': '"bitten hello"', '61063868': '"charm feline voxela derp virgo"', '11136664': '"jessica"', '11485423': '"yukkixxtsuki"', '10401438': '"howen"', '29176667': '"zaku ramba char"', '36976082': '"bulma zelda dame prince"', '99661300': '"voxela"', '76923817': '"juniperrose"', '16179876': '"gnollfighter"', '45012369': '"pianist fuzz t travis blunt trav ttttttttttttttttttyt whole ryann lol tiper cuz"', '62797501': '"asriel"', '73647929': '"voxela"', '95019796': '"dao daoisms"', '70094978': '"mort"', '16233382': '"purrs"', '89270209': '"apocalevie waify"', '42873540': '"tear slash peaches attitude maso lyra juvia innocent"', '61284894': '"pup"', '68487075': '"ninja"', '66451758': '"az"', '23492247': '"vegeta"', '77980169': '"virus"'}

def _whois(string):
    a = []
    for i in uids:
        i = json.loads(uids[i])
        i = i.split()
        if string in i:
            a += i
    for i in uids:
        i = json.loads(uids[i])
        i = i.split()
        if bool(set(i) & set(a)) == True:
            a += i
    return list(set(a))

def whois(string):
    a = []
    ret = _whois(string)
    for i in ret:
        a += _whois(i)
    return list(set(a))

print(whois("charm"))

• 核心逻辑硬编码了遍历层数：_whois仅做两轮固定匹配，外层whois仅对第一轮结果做一次二次匹配，总遍历深度不超过3层，超过3层的关联关系无法被覆盖
• 匹配过程中没有持续迭代新发现的关联名称：_whois第二轮匹配时虽然会动态往结果集加新名称，但不会基于新加入的名称继续做下一轮匹配
• 存在重复解析开销：每次匹配都重复对UID对应的名称字符串做json.loads和split操作，数据量大时性能差

用广度优先搜索实现无层级限制的遍历，通过队列维护待匹配的名称，用集合去重并记录已发现的所有关联名称，循环直到队列中没有待匹配的名称为止，自动覆盖所有关联层级。

修复后代码 #

import json

uids = {'483775843796': '"jared trav"','483843796': '"azu jared"', '483843996': '"hello azu"', '44384376': '"bitten virgo"', '48384326': '"bitten hello"', '61063868': '"charm feline voxela derp virgo"', '11136664': '"jessica"', '11485423': '"yukkixxtsuki"', '10401438': '"howen"', '29176667': '"zaku ramba char"', '36976082': '"bulma zelda dame prince"', '99661300': '"voxela"', '76923817': '"juniperrose"', '16179876': '"gnollfighter"', '45012369': '"pianist fuzz t travis blunt trav ttttttttttttttttttyt whole ryann lol tiper cuz"', '62797501': '"asriel"', '73647929': '"voxela"', '95019796': '"dao daoisms"', '70094978': '"mort"', '16233382': '"purrs"', '89270209': '"apocalevie waify"', '42873540': '"tear slash peaches attitude maso lyra juvia innocent"', '61284894': '"pup"', '68487075': '"ninja"', '66451758': '"az"', '23492247': '"vegeta"', '77980169': '"virus"'}

# 预处理：提前解析所有UID对应的名称列表，避免重复计算
uid_alias_map = {}
for uid, alias_str in uids.items():
    uid_alias_map[uid] = json.loads(alias_str).split()

def whois(search_keyword):
    related_aliases = set()
    check_queue = [search_keyword]

    while check_queue:
        current_key = check_queue.pop()
        if current_key in related_aliases:
            continue
        related_aliases.add(current_key)
        # 匹配所有包含当前关键词的账号
        for aliases in uid_alias_map.values():
            if current_key in aliases:
                # 将该账号下未处理过的别名加入待匹配队列
                for alias in aliases:
                    if alias not in related_aliases:
                        check_queue.append(alias)
    
    return sorted(list(related_aliases))

# 测试
result = whois("charm")
print(result)

运行上述代码搜索charm时，会自动遍历所有关联层级：从charm出发匹配到voxela、feline、derp、virgo，再通过virgo匹配到bitten，通过bitten匹配到hello，再通过hello匹配到azu，以此类推直到没有新的别名出现，完全满足全量关联匹配的需求。如果需要截断到某一层级，只需要在循环中增加层级计数判断即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Herenti