1. lamda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**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。

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
lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) # 原列表不会改变
print(lst2) # 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
# 根据字符串⻓度进⾏排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]

# 计算字符串⻓度
def func(s):
  return len(s)
print(sorted(lst, key=func))
和lambda组合使⽤
# 根据字符串⻓度进⾏排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]

# 计算字符串⻓度
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']))

3. filter()

筛选函数
语法:
fifilter(function. Iterable)
  function: ⽤来筛选的函数,在fifilter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]
ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数
print(ll)
print(list(ll))

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))

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
计算列表中每个元素的平⽅ ,返回新列表
def func(e):
  return e*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位置的数据的和
# 计算两个列表相同位置的数据的和
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))

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,比如我们的⽂件夹系统,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) # 获取到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⽂件
read('../oldboy/', 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
序序列才可以使⽤⼆分查找。
要求: 查找的序列必须是有序序列。
# 判断n是否在lst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
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
n = 567
left = 0
right = len(lst) - 1
count = 1
while left <= right:
  middle = (left + right) // 2
  if n < lst[middle]:
    right = middle - 1
  elif n > lst[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)

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