内容梗概:
1. lamda 匿名函数
2. sorted()
3. filter()
4. map()
5. 递归函数 1.lambda
形式: lambda 参数:返回值
 f = lambda x,y: x*y
print(f(2,4))
注意:
1.函数的参数可以有多个. 多个参数之间⽤用逗号隔开
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
4.所有的匿名函数都没有名字,统一称为lambda 2. 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: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
2.1 直接使用
lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) # 原列表不会改变,会返回一个新列表
print(lst2) # 返回的新列表是经过排序的
2.2 和函数嵌套使用
 lis1 = ["小黄","太白金星","唐马儒","张全蛋"]
def func(c):
return len(c)
lis2 = sorted(lis1,key=func)
print(lis2)
2.3 和lambda嵌套使用
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
{"id":2, "name":'wusir', "age":16},
{"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
print(list(sorted(lst,key=lambda x:x["age"])))

3. filter()
筛选函数
语法: filter(function. Iterable)
function: ⽤用来筛选的函数. 在filter中会⾃自动的把iterable中的元素传递给function. 然后
根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据
Iterable: 可迭代对象
3.1和函数以及lambda嵌套使用
def func(a):
return len(a)
lis1 = ["小黄","太白金星","唐马儒","张全蛋","尼古拉斯赵四"]
print(list(filter(func,lis1)))
print(list(filter(lambda x:len(x),lis1)))
4. 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. 分别取执行function
lis1 = [1,5,3,4,6]
def func(a):
return a**2
print(list(map(func,lis1)))
print(list(map(lambda x:x*x,lis1)))
5. 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中递归的深度最大为1000 (官方文档),但实际永远到达不了

可以使用递归来遍历各种树形结构, 比如我们的文件夹系统
lis = []
import os
def func(path):
lis1 = os.listdir(path)
for el in lis1:
new_path = os.path.join(path,el)
if os.path.isdir(new_path):
func(new_path)
else:
print(new_path)
func("e:\\a") import os
def read(filepath, n):
files = os.listdir(filepath) # 获取到当前⽂文件夹中的所有⽂文件
for fi in files: # 遍历⽂文件夹中的⽂文件, 这⾥里里获取的只是本层⽂文件名
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): # 如果该路路径下的文件是⽂文件夹
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
read("e:\\a",0)
6. 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. 必须是有序列才可以使⼆分查找
要求: 查找的序列必须是有序列. 二分查找---非递归算法
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]

def func(n):
left = 0
right = len(lst) - 1
while left <= right:
mid = (left+right)//2
if lst[mid] > n:
right = mid - 1
elif lst[mid] < n:
left = mid + 1
else:
print("找到了,索引为%s"%(mid))
break else:
print("找不到")
n = int(input("请输入一个数"))
func(n)

递归算法:
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
def func(n,left,right):
if left <= right:
mid = (left + right) // 2
if lst[mid] > n:
right = mid - 1
return func(n,left,right)
elif lst[mid] < n:
left = mid +1
return func(n, left, right)
else:
print('找到了,索引为%s'%(mid))
else:
print("找不到该数字")
n = int(input("请输入一个数"))
func(n,0,len(lst))

python基础之lambda,sort,filter,map,递归函数的运用的更多相关文章

  1. 小学生都能学会的python(<lamda匿名函数,sorted(),filter(),map(),递归函数>)

    小学生都能学会的python(<<lamda匿名函数,sorted(),filter(),map(),递归函数,二分法>> 1. lambda 匿名函数 lambda 参数: ...

  2. Python内置函数之filter map reduce

    Python内置函数之filter map reduce 2013-06-04 Posted by yeho Python内置了一些非常有趣.有用的函数,如:filter.map.reduce,都是对 ...

  3. python之内置函数(lambda,sorted,filter,map),递归,二分法

    一.lambda匿名函数 为了解决一些简单需求而设计的一句话函数,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 ...

  4. lambda匿名函数,sorted(),filter(),map(),递归函数

    1.lambda匿名函数 为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数 #计算n的n次方 def func(n): return n**n print(func(10)) f = lambda n: n* ...

  5. python学习三十九天filter() map()用法及lambda搭配使用

    python函数中的 filter() map() 前者是过滤的,后者是映射关系,需要与函数搭配使用,这时候匿名函数派上用场了,用简单的表达式就可以显示比较复杂的功能 1,python函数 filte ...

  6. Python基础(reduce,filter,map函数)

    map函数: map函数特点:对可迭代对象中的每个元素进行相同的操作(例如每个元素+1等等) #————————————————map函数———————————————————— #对列表的各个元素实 ...

  7. 匿名函数 sorted() filter() map() 递归函数

    一. lambda() 匿名函数   说白了,从字面理解匿名函数就是看不见的函数,那么他的看不见表现在哪里呢? 其实就是在查询的时候他们的类型都是lambda的类型所以叫匿名,只要是用匿名函数写的大家 ...

  8. Python之匿名函数(filter,map,reduce)

    参考博客:Python匿名函数详解--http://blog.csdn.net/csdnstudent/article/details/40112803 Python内建函数之——filter,map ...

  9. (Python)list的内建函数 filter(), map(), 和 reduce()

    这一节,我们将主要学习用于list的三个内建函数: filter(), map(), 和 reduce(). 1.filter(function, sequence)  逐个从sequence中取一个 ...

随机推荐

  1. tp框架中 关于数据库mysql 的一些疑点知识

    mysql创建索引, 通常是在 创建表的 同时/时候, 就创建了 即使是在win下, 用命令行操作数据库 , 也要比 图形界面的鼠标操作快得多 索引的类型有: unique, fulltext索引, ...

  2. 百度地图bd map使用方法

    一个经验:(当项目中的方法, 很多的时候, 相互调用的时候) 可以在script中, 先定义, 注意是定义, 一个"入口"函数, function initMap(), 然后, 让 ...

  3. P2057 [SHOI2007]善意的投票

    思路 简单的最小割模型 最小割的模型就是选出一些边,把点集划分成S和T两个部分,使得代价最小 到这题上就是板子了 代码 #include <cstdio> #include <alg ...

  4. 论文笔记:Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach

    Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach 2018-03-11 12:56:04 1. Introduc ...

  5. UVA 10870 Recurrences(矩阵乘法)

    题意 求解递推式 \(f(n)=a_1*f(n-1)+a_2*f(n-2)+....+a_d*f(n-d)\) 的第 \(n\) 项模以 \(m\). \(1 \leq n \leq 2^{31}-1 ...

  6. 广告api

    appnexus: report timezoom brightroll: report timezoom  criteo: report1 report2 用fiddle抓包查看 Taboola: ...

  7. POJ 3278 Catch That Cow(赶牛行动)

    POJ 3278 Catch That Cow(赶牛行动) Time Limit: 1000MS    Memory Limit: 65536K Description - 题目描述 Farmer J ...

  8. C# linq 最大、最小对象的扩展

    public static class LinqExtension { public static T MaxBy<T, TR>(this IEnumerable<T> en, ...

  9. R工具包一网打尽

    这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干 ...

  10. python,函数的基本用法

    一.函数 函数的概念:对功能或者动作的封装可以帮我们把一段公共的代码提取出来 语法如下 def 函数名(形参): 函数体 函数名(实参) # 函数名() def yue(): print(" ...