一、匿名函数

  什么是匿名函数?

    顾名思义就是没有名字的函数,在我们声明一个函数时会想起个什么函数名好,这个问题我想有时候会困惑大家的吧?   

 def func():  #正常函数声明
pass
print(func.__name__)
#运行结果:func a=lambda x:x*x #匿名函数
print(a.__name__)
#运行结果:<lambda>

    而匿名函数并不是说一定没有名字,这里前面的变量a 就是一个函数名,说他是匿名函数是因为我们通过__name__方法查看的时候是没有名字的,统一为<lambda>

    所以我们叫它为匿名函数。

  匿名函数的特点:

    1.函数名的参数可以有多个,但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(类似推导式),且逻辑结束后直接返回数据

    3.返回值和正常函数一样,可以是任意类型的数据

二、递归与二分法

  

  利用一下这个有趣的图片,我们python中的递归就好比这个图片一样。在函数内部调用函数本身,这就是递归调用。

  

 def eat():
print("吃饭")
eat()
eat() #在程序执行完可以看到有这样的错误maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 意识就是说 调用Python对象时,最大递归深度超过了限制

   递归的特点:

      在递归时调用函数会产生局部的名称空间,占用内存,因为上述这种调用会无需调用本身,python解释器的内存管理机制为了防止其无限制占用内存,

  对函数的递归调用做了最大的层级限制:1000(可以通过设置改变) ,

  递归的用处无上限,能做你想不到的事情,或许也做不到你想做的事情。

  例如遍历一个文件夹中的所有文档:

 import os                #导入os模块
def func(filepash,n):
files=os.listdir(filepash) #获取当前文件夹中的所有文件
for file in files: #遍历文件夹中的文件,这里只是获取本层文件名
f_d=os.path.join(filepash,file) #加人文件夹 获取文件夹+文件
if os.path.isdir(f_d): #如果改路径下的文件是文件夹
print("\t"*n,file)
func(f_d,n+1) #递归调用
else:
print("\t"*n,file) #递归出口
func("f:/魔兽争霸3",0)

  二分法

  想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字,遍历的效率太低,用二分法(算法的一种,算法是解决问题的方法)可以极大低缩小问题规模。

  核心思想:掐头去尾取中间,一次砍一半

 #当遇到一个无序列表时,就将二分法与冒泡排序结合使用
lst=[1,65,136,98,64,98,794,654,98,76,465,49,751,]
for i in range(len(lst)):
for i in range(len(lst)-1):
if lst[i]>lst[i+1]:
lst[i],lst[i+1]=lst[i+1],lst[i]
right=len(lst)-1 #将右端看成尾部
left=0 #将左端看成头部
n=465
while left<=right:
mid = (right + left) // 2 #取一个中间值
if n<lst[mid]:
right=mid-1 #通过参数与中间值比较截取的一段
if n>lst[mid]:
left=mid+1
if n ==lst[mid]:
print("找到了")
break
else:
print("未找到")

  那我们既然学会了递归,就该活学活用利用递归思想来进行二分法

 lst=[1, 49, 64, 65, 76, 98, 98, 98, 136, 465, 654, 751, 794]       #前提是有序列表
def func(n,left,right):
mid = (left+right)//2
if left<=right:
if n < lst[mid]:
right=mid-1
return func(n,left,right)
if n > lst[mid]:
left=mid+1
return func(n,left,right)
if n==lst[mid]:
print("找到了")
return mid
else:
print("没找到")
return -1
print(func(465,0,len(lst)-1))

 

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