【学习笔记】--- 老男孩学Python，day15 python内置函数大全,递归,二分法

1. lamda匿匿名函数2. sorted()
3. filter()
4. map()
5. 递归函数

一. lamda 匿名函数

 为了了解决一些简单的需求⽽设计的⼀句话函数

语法:

函数名 = lambda 参数: 返回值

# 计算n的n次⽅

 s = lambda a: a *a
 print(s(10))

1. 函数的参数可以有多个.多个参数之间⽤用逗号隔开

2. 匿匿名函数不管多复杂.只能写⼀一⾏行行,且逻辑结束后直接返回数据

3. 返回值和正常的函数⼀一样,可以是任意数据类型

二. sorted()  排序函数.   需要一个新变量名去接  

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) # 原列列表不不会改变 print(lst2) # 返回的新列列表是经过排序的
 dic = {1:'A', 3:'C', 2:'B'}
 print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key

 # [1, 5, 3, 4, 6]
 # [1, 2, 3]

和函数组合使⽤ key = func

 # 根据字符串串⻓长度进⾏行行排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串串⻓长度
def func(s):
    return len(s)
print(sorted(lst, key=func))

# ['狐仙', '麻花藤', '冈本次郎', '中央情报局']

和lambda组合使⽤

lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
       {"id":2, "name":'wusir', "age":16},
       {"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
# 按照年年龄对学⽣生信息进⾏行行排序
print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))

#[{'id': 2, 'name': 'wusir', 'age': 16}, {'id': 3, 'name': 'taibai', 'age': 17}, {'id': 1, 'name': 'alex', 'age': 18}]

三. 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

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))

# [2, 4, 6]

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)
print(list(fl))

# [{'id': 1, 'name': 'alex', 'age': 18}, {'id': 3, 'name': 'taibai', 'age': 17}]

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. 分别执行function

 # 计算列列表中每个元素的平⽅方 ,返回新列列表
 def func(e):
     return e*e
 mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
 print(mp)  # <map object at 0x1031a4400>
 print(list(mp))  #[1, 4, 9, 16, 25]

 # 改写成lambda
 print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5]))) #[1, 4, 9, 16, 25]

 #计算两个列列表中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)))
 # [1, 4, 9, 16, 25]

五. 递归

在函数中调⽤用函数本⾝身. 就是递归

def func(): print("我是谁")
    func()
func()

在python中递归的深度最⼤大到997

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) # 加⼊入⽂文件夹 获取到⽂文件夹+⽂文件
         if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路路径下的⽂文件是⽂文件夹
             print("\t"*n, fi)
             read(fi_d, n+1)
         else:
             print("\t"*n, fi)
 #递归遍历⽬目录下所有⽂文件
 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

⼆分查找  非递归算法

# 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("不不存在")

普通递归版本二分法

lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
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

另类⼆二分法, 很难计算位置

lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]

# 另类⼆二分法, 很难计算位置.
def binary_search(ls, target):
    left = 0
    right = len(ls) - 1
    if left > right:
        print("不不在这⾥里里")
    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)