匿名函数 map sorted() 递归函数
本节主要内容:
1.lambda 匿名函数
2.sorted()
3.filter()
4.map
5.递归函数
一. lambda匿名函数
为了解决一些简单的需求而设计的的一句话函数
列;计算n的n次方
def func(n):
return n**n
print(func(10))
f = lambda n: n**n
print(f(10))
lambda表示的是匿名函数.不需要用def来声明,一句话就可以声明出一个函数
语法:
函数名 = lambda 参数: 返回值
注意:
1.函数的参数可以有多个. 多个参数之间用逗号隔开
2.匿名函数不管多复杂,只能写一行,且逻辑结束后直接返回数据
3.返回值和正常的函数一样,可以是任意数据类型
匿名函数并不是说一定没有名字.这里前面的变量就是一个函数名.说他是匿名原因是我们通过_name_查看的时候是没有名字的. 统一都叫lambda.在调用的时候没有什么特别之处.像正常的函数调用即可.
二.sorted
排序函数.
语法: sorted(iterable,key = none,reverse = False)
iterable: 可迭代对象
key:排序规则(排序函数),在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数,根据函数运算的结果进行排序.
reverse;是否倒叙.True:倒叙,False:正序
列;
lst = [1,5,3,4,6]
lst1 = sorted(lst)
print(lst) #原列表不会改变
print(lst1) #返回的新列表是经过排序的
dic = {1:"A", 3:C", 2:"B"}
print(sorted(dic)) #如果是字典,则返回排序过后的key
和函数组合使用
#根据字符串长度进行排序
lst = ["麻花藤","冈本次郎","中央情报局","狐仙"]
#计算字符串长度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst,key = func))
和lambda组合使用
#根据字符串长度进行排序
lst = ["麻花藤","冈本次郎","中央情报局","狐仙"]
#计算字符串长度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst,key = lambda s: len(s)))
lst = [{"id": 1,"name": "alex","age",18}
{"id": 2,"name": "wusir","age",16}
{"id":3,"name": "taibai","age",17}]
#按照年龄对学生信息进行排序
print(sorted(lst,key = lambda e: e["age"]))
三.filter()
筛选函数
语法:filter(function, lterable)
function:用来筛选的函数.在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function.然后根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据
iterable;可迭代对象
lst = [1,2,3,4,5,6,7]
l1 = filter(lambda x: x%2==0,lst) #筛选所有的偶数
print(l1)
print(list(l1))
lst = [{"id": 1,"name": "alex","age",18}
{"id": 2,"name": "wusir","age",16}
{"id":3,"name": "taibai","age",17}]
fl = filter(lambda e: e["age"] > 16,lst) #筛选年龄大于16的数据
print(list(fl))
四.map()
映射函数
语法:map(function,iterable) 可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射.分别去执行function
计算列表中每个元素的平方,返回新列表
def func(e):
returne*e
mp =map(func,[1,2,3,4,5])
print(mp)
print(list(mp))
改写成lambda
print(list(map(lambda x; x*x,[1,2,3,4,5])))
计算两个列表中相同的位置的数据的和
#计算两个列表相同位置的数据的和
list1 = [1,2,3,4,5]
list2 = [2,4,6,8,10]
print(list(map(lambda x, y: x+y,list1,list2)))
五.递归
在函数中调用函数本身.就是递归
def func():
print("我是谁")
func()
func()
在python中递归的深度最大到998
def foo(n):
print(n)
n+ = 1
foo(n)
foo(1)
递归的应用:
我们可以使用递归来遍历各种树形结构,比如我们的文件系统.可以使用递归来遍历该文件夹中的所有文件
import os
def read(filepath,n):
files = os.listdir(filepath) # 获取当前文件夹中的所有文件
for fi in files: #遍历文件夹中的文件,这里获取的只是本层文件名
fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加入文件夹获取到文件夹+文件
if os.path.isdir(fi_d): #如果该路径下的文件是文件夹
print("\t"*n,fi)
read(fi_d,n+1) #继续进行相同的操作
else:
print("\t"*n,fi) #递归出口,最终在这里隐含着return
#递归遍历目录下所有的文件
read("../oldboy/",0)
六.二分查找
二分查找.每次能够排除掉一半的数据,查找的效率非常高.但是局限性比较大.必须是有序序列才可以使用二分查找
要求;查找序列必须是有序序列.
#判断n是否在list中出现,如果出现请返回n所在的位置
# 二分查找 ----非递归算法
列
list = [22,33,44,55,66,77,88,99,101,238,345,456,567,678,789]
n = 567
left = 0
right = len(list)-1
count = 1
while left <= right:
middle = (left+right)//2
if n < list[middle]:
right = middle- 1
elif n >list[middle]:
left = middle+1
else:
print(count)
print(middle)
break
count = count + 1
else:
print("不存在")
#普通递归版本二分法
def binary_search(n, left, right):
if left <= right:
middle = (left+right) // 2
if n < lst[middle]:
right = middle - 1
elif n > lst[middle]:
left = middle + 1
else:
return middle
return binary_search(n, left, right) # 这个return必须要加. 否则接收 到的永远是None. else: return -1
print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))
# 另类二分法, 很难计算位置.
def binary_search(ls, target):
left = 0
right = len(ls) - 1
if left > right:
print("不在这⾥")
middle = (left + right) // 2
if target < ls[middle]:
return binary_search(ls[:middle], target)
elif target > ls[middle]:
return binary_search(ls[middle+1:], target)
else: print("在这⾥")
binary_search(lst, 567)
