Python基础之函数：4、二分法、三元表达式、生成/推导式、匿名函数、内置函数
目录
一、算法简介之二分法
1、什么是算法
- 算法是指数学运算，在python中算法是指数学运算和代码相结合，能够高效的解决一些问题
2、算法的应用场景
- 算法的应用场景非常广阔，在我们日常中的网购、抖音、拍照识别都是通过算法完成
3、二分法
什么是二分法:二分法是一直最基础的算法，通过将数据分割、比对来提高工作效率
缺陷:针对开头或结尾的数据，查找效率很低
代码用法：
# 设置一段列表
list_1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 202, 303, 404, 505, 606, 707, 808, 909]
# 定义想要查找的数据指
target_num = 505
# 6、使用递归函数循环重复查找
def func(list_1, target_num):
# 7、添加结束条件
if len(list_1) == 0:
print('这里没有你要的值')
# 1、获取列表中间索引值
middle_index = len(list_1) // 2
# 2、比较目标数据值与列表中间数据值
if target_num > list_1[middle_index]:
# 3、切片保留列表右边
r_list_1 = list_1[middle_index + 1:]
# 针对目标值右边继续循环
return func(r_list_1, target_num)
# 4、继续比较目标数据值
elif target_num < list_1[middle_index]:
# 5、保留列表左侧
l_list_1 = list_1[:middle_index]
# 针对目标值左边边继续循环
return func(l_list_1, target_num)
# 5、当以上条件都不成立则说明目标数据中等于索引值
elif middle_index == len(list_1) // 2:
print(f'找到了{target_num}')
func(list_1, 505
)
--------------------------------------------------------------
找到了 505
二、三元表达式
1、简介及用法
- 三元表达式是指，当结果是二选一的情况下我们可以做到优化代码使代码简写，当有多个条件和嵌套时不推荐使用
代码用法：
1.常规用法
name = 'kangkang'
if name == 'kangkang':
print('三好学生')
else：
print('普通学生')
2.三元表达式用法
name = 'kangkang'
res = '三好学生' if name = 'kangkang' else '普通学生'
print(res)
三、各种生成式
可以更加方便、快捷的对列表、字典、集合内数据值进行修改
1、列表生成式
- 可搭配for 、if 、range()等多种内置方法快速便捷生成需要的列表
# 设置一段列表
name_list = ['zhangshan', 'lisi', 'wangwu', 'zhangermazi']
# 条件：给上方列表内所有数据加上'YYDS'
# 1、常规方式 for循环
new_name_list = []
for name in name_list:
new_name_list.append(name + 'YYDS')
print(new_name_list)
-------------------------------------------------------------
['zhangshanYYDS', 'lisiYYDS', 'wangwuYYDS', 'zhangermaziYYDS']
# 2、列表生成式用法
new_name_list = [name + 'YYDS' for name in name_list]
print(new_name_list)
------------------------------------------------------------
['zhangshanYYDS', 'lisiYYDS', 'wangwuYYDS', 'zhangermaziYYDS']
'''
原理:
# 普通的生成式
[表达式 for 变量 in 旧列表]
# 加条件的生成式
[表达式 for 变量 in 旧列表 if 条件]
# if...else条件的生成式
[表达式 if 条件1 else 条件2for 变量 in 旧列表]
'''
进阶用法一：
new_name_list = [name + 'YYDS' for name in name_list if name == 'zhangshan']
print(new_name_list)
-----------------------------------------------------------
['zhangshanYYDS']
'''
原理：
在基础用法上添加判断，在遍历后方添加条件，通过后进行修改数据值
'''
进阶用法二：
new_name_list = ['YYDS' if name == 'zhangshan' else 'DZD' for name in name_list if name != 'wangwu']
print(new_name_list)
-------------------------------------------------------------
['YYDS', 'DZD', 'DZD']
'''
原理：
将相对于应位置，按条件更换数据值
'''
2、字典生成式
- 搭配enumerate使用
# 字典生成式
str1 = '开开心心'
dict1 = {i: j for i, j in enumerate('开开心心', start= 10)}
print(dict1)
------------------------------------------------------------
{10: '开', 11: '开', 12: '心', 13: '心'}
- 键值对互换
d1 = {'a':'A', 'b':'B', 'c':'C'}
d2 = {v:k for k, v in d1.items()}
print(d2 )
-------------------------------------------------------------
{'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}
3、集合生成式
代码用法：#与列表生成式基本相同
# 普通的生成式
{表达式 for 变量 in 旧列表}
# 加条件的生成式
{表达式 for 变量 in 旧列表 if 条件}
# if...else条件的生成式
{表达式 if 条件1 else 条件2for 变量 in 旧列表}
四、匿名函数
1、什么是匿名函数
- 匿名函数是指没有函数名的函数，通常搭配在函数内或条件使用
2、匿名函数用法
关键字lambda
语法结构
lambda 形参:返回值
使用场景
lambda a,b:a+b
匿名函数一般不单独使用 需要配合其他函数一起用
五、常见内置函数
1、map()
代码用法：
map(func,iterable)
'''
func为函数名，可为lambda匿名函数，iterable为可迭代对象
此函数会将可迭代对象中的每一位元素作为参数传递到func中，并将func的计算结果加入到新列表内，map()返回的是一个包含所有结果的新列表。
'''
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
def func(a):
return a + 1
res = map(lambda x:x+1, l1)
print(list(res))
--------------------------------------------------------------
[2, 3, 4, 5, 6]
2、max()、min()
代码用法：
max(*args, key=None)
'''
*args作为可迭代对象，key可为lambd匿名函数，可返回最大值
'''
3、reduce
代码用法：
# 插入模块
from functools import reduce
reduce(function, sequence, initial=_initial_missing)
'''
function可为lambd函数，可为迭代对象进行基础运算
'''
