如何递归地计算特定的、自身重复的子数据结构的最大嵌套出现次数？

递归地计算特定的、自身重复的子数据结构的最大嵌套出现次数可以通过以下步骤实现：

1. 首先，定义一个递归函数，该函数接受一个数据结构作为输入参数。
2. 在函数内部，判断当前数据结构是否为特定的子数据结构。如果是，则将嵌套出现次数加1。
3. 遍历当前数据结构的所有子元素，对每个子元素递归调用该函数，将返回的嵌套出现次数与当前最大嵌套出现次数进行比较，更新最大嵌套出现次数。
4. 返回最大嵌套出现次数作为结果。

下面是一个示例代码，以JSON数据结构为例：

def calculate_max_nested_occurrences(data):
    max_occurrences = 0

    # 判断当前数据结构是否为特定的子数据结构
    if is_specific_substructure(data):
        max_occurrences += 1

    # 遍历当前数据结构的所有子元素
    for key, value in data.items():
        # 递归调用该函数，计算子元素的最大嵌套出现次数
        if isinstance(value, dict) or isinstance(value, list):
            occurrences = calculate_max_nested_occurrences(value)
            max_occurrences = max(max_occurrences, occurrences)

    return max_occurrences

在上述代码中，is_specific_substructure()函数用于判断当前数据结构是否为特定的子数据结构。根据具体需求，可以自行定义该函数。

这种递归计算最大嵌套出现次数的方法适用于各种数据结构，包括但不限于JSON、XML、树形结构等。通过递归遍历子元素，可以找到最深层级的嵌套出现次数。

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