1. lamda匿名函數 為瞭解決⼀些簡單的需求⽽設計的⼀句話函數 # 計算n的n次⽅ def func(n): return n**n print(func(10)) f = lambda n: n**n print(f(10)) lambda表⽰的是匿名函數,不需要⽤def來聲明,⼀句話就可以聲 ...
1. lamda匿名函數
為瞭解決⼀些簡單的需求⽽設計的⼀句話函數# 計算n的n次⽅ def func(n): return n**n print(func(10))lambda表⽰的是匿名函數,不需要⽤def來聲明,⼀句話就可以聲明出⼀個函數。 語法:
f = lambda n: n**n print(f(10))
函數名 = lambda 參數: 返回值註意:
1. 函數的參數可以有多個,多個參數之間⽤逗號隔開 2. 匿名函數不管多複雜,只能寫⼀⾏,且邏輯結束後直接返回數據 3. 返回值和正常的函數⼀樣,可以是任意數據類型匿名函數並不是說⼀定沒有名字,這⾥前⾯的變數就是⼀個函數名,說他是匿名原因是我們通過__name__查看的時候是沒有名字的,統⼀都叫lambda,在調⽤的時候沒有什麼特別之處,像正常的函數調⽤即可。
2. sorted()
排序函數。 語法:sorted(Iterable, key=None, reverse=False) Iterable: 可迭代對象 key: 排序規則(排序函數),在sorted內部會將可迭代對象中的每⼀個元素傳遞給這個函數的參數,根據函數運算的結果進⾏排序 reverse: 是否是倒敘,True: 倒敘,False: 正序
lst = [1,5,3,4,6] lst2 = sorted(lst) print(lst) # 原列表不會改變 print(lst2) # 返回的新列表是經過排序的和函數組合使⽤
dic = {1:'A', 3:'C', 2:'B'} print(sorted(dic)) # 如果是字典. 則返回排序過後的key
# 根據字元串⻓度進⾏排序 lst = ["麻花藤", "岡本次郎", "中央情報局", "狐仙"]和lambda組合使⽤
# 計算字元串⻓度 def func(s): return len(s) print(sorted(lst, key=func))
# 根據字元串⻓度進⾏排序 lst = ["麻花藤", "岡本次郎", "中央情報局", "狐仙"]
# 計算字元串⻓度 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}] # 按照年齡對學⽣信息進⾏排序 print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))
3. filter()
篩選函數 語法:fifilter(function. Iterable) function: ⽤來篩選的函數,在fifilter中會⾃動的把iterable中的元素傳遞給function,然後根據function返回的True或者False來判斷是否保留此項數據 Iterable: 可迭代對象
lst = [1,2,3,4,5,6,7] ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 篩選所有的偶數 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) # 篩選年齡⼤於16的數據 print(list(fl))
4. map()
映射函數 語法:map(function, iterable) 可以對可迭代對象中的每⼀個元素進⾏映射,分別取執⾏function計算列表中每個元素的平⽅ ,返回新列表
def func(e): return e*e mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(mp) print(list(mp))改寫成lambda
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))計算兩個列表中相同位置的數據的和
# 計算兩個列表相同位置的數據的和 lst1 = [1, 2, 3, 4, 5] lst2 = [2, 4, 6, 8, 10] print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))
5. 遞歸
在函數中調⽤函數本⾝,就是遞歸def func(): print("我是誰") func() func()在python中遞歸的深度最⼤到998
def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1)遞歸的應⽤: 我們可以使⽤遞歸來遍歷各種樹形結構,比如我們的⽂件夾系統,可以使⽤遞歸來遍歷該⽂件夾中的所有⽂件。
import os def read(filepath, n): files = os.listdir(filepath) # 獲取到當前⽂件夾中的所有⽂件 for fi in files: # 遍歷⽂件夾中的⽂件, 這⾥獲取的只是本層⽂件名 fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加⼊⽂件夾 獲取到⽂件夾+⽂件 if os.path.isdir(fi_d): # 如果該路徑下的⽂件是⽂件夾 print("\t"*n, fi) read(fi_d, n+1) # 繼續進⾏相同的操作 else: print("\t"*n, fi) # 遞歸出⼝. 最終在這⾥隱含著return
#遞歸遍歷⽬錄下所有⽂件 read('../oldboy/', 0)
6. 二分查找
⼆分查找,每次能夠排除掉⼀半的數據,查找的效率非常⾼,但是局限性比較⼤,必須是有 序序列才可以使⽤⼆分查找。 要求: 查找的序列必須是有序序列。# 判斷n是否在lst中出現. 如果出現請返回n所在的位置 # ⼆分查找---⾮遞歸演算法 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")
# 普通遞歸版本⼆分法 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) # 這個return必須要加. 否則接收到的永遠是None. else: return -1
print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))
# 另類⼆分法, 很難計算位置. def binary_search(ls, target): left = 0 right = len(ls) - 1 if left > right: print("不在這⾥") 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("在這⾥")
binary_search(lst, 567)