內置函數二

1.lamda匿名函數

2. sorted()

3. filter()

4. map()

5. 遞歸函數

一. lamda匿名函數

為了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):

eturn n**n

print(func(10))

f = lambda n: n**n

print(f(10))

lambda表示的是匿匿名函數. 不需要用def來聲明, 一句句話就可以聲明出一個函數

語法:

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. 匿名函數不管多復雜. 只能寫一?, 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. 這裏前面的變量就是一個函數名. 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麽特別之處.像正常的函數調用即可

二. sorted()

排序函數.

語法: sorted(Iterable, key=None, reverse=False)

Iterable: 可叠代對象

key: 排序規則(排序函數), 在sorted內部會將可叠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?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

dic = {1:‘A‘, 3:‘C‘, 2:‘B‘}

print(sorted(dic)) # 如果是字典. 則返回排序過後的key

和函數組合使?

# 根據字符串長度進?排序

lst = ["麻花藤", "岡本次郎", "中央情報局", "狐仙"]

# 計算字符串?度

def func(s):

return len(s)

print(sorted(lst, key=func))

和lambda組合使?用

# 根據字符串串長度進?排序

lst = ["麻花藤", "岡本次郎", "中央情報局", "狐仙"]

# 計算字符串長度

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?信息進?排序

print(sorted(lst, key=lambda e: e[‘age‘]))

三. filter()

篩選函數

語法: filter function. Iterable)

function: ?來篩選的函數. 在filter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: 可叠代對象

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

rint(list(fl))

四. map()

映射函數

語法: map(function, iterable) 可以對可叠代對象中的每一個元素進?映射. 分別去執行

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)))

五　、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?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?相同的操作

　　　else:

　　　　　　print("\t"*n, fi) # 遞歸出口. 最終在這?裏隱含著return

＃歸遍歷目錄下所有文件

read(‘../oldboy/‘, 0)

六　、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?. 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?")

　　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("在這裏")

binary_search(lst, 567)

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