• day15_函数递归_匿名函数_内置函数


    一、函数递归

    1. 定义:

    递归调用(特殊的嵌套调用):在调用一个函数的过程中,又直接或者间接地调用了该函数本身

    2. 递归有两个明确的阶段:

      递推:一层层的递归调用下去,强调每进入下一层递归问题的规模都必须有所减少

      回溯:递归必须有一个明确的结束条件,在满足该条件时结束递推

    3. 精髓通过不断地重复逼近一个最终的结果

    4.使用:

    4.1重复调用的结果

     1 # 一直重复调用
     2 def bar():
     3     print('from bar')
     4     foo()
     5 
     6 def foo():
     7     print('from foo')
     8     bar()
     9 foo()
    10 
    11 # RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
    View Code

    4.2 重新设置最大递归深度

    import sys
    print(sys.getrecursionlimit())  # 最大递归层数
    sys.setrecursionlimit(3000)   # 重新设置最大递归层数
    print(sys.getrecursionlimit())
    def foo(n):
        print('from foo',n)
        foo(n+1)
    foo(0)
    
    # from foo 2997Traceback (most recent call last):
    # RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
    设置递归深度

    4.3 例子

    分析
    # age(5) = age(4) + 2
    # age(4) = age(3) + 2
    # age(3) = age(2) + 2
    # age(2) = age(1) + 2
    # age(1) = 26
    
    # age(n) = age(n-1) + 2 #n > 1
    # age(1) = 26           #n = 1
    
    def age(n):
        if n == 1:
            return 26
        return age(n-1) + 2
    print(age(5))
    例子1
    取出列表中的数字
    l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,]]]]]]]]]
    
    def tell(l):
        for item in l:
            if type(item) is list:  # 判断类型
                #继续进入下一层递归
                tell(item)
            else:
                print(item)
    tell(l)
    例子2
     1 list=[1,4,8,54,74,88,93,122,154,178,243,354,388,865]
     2 # 以前的做法:
     3 # for item in list:
     4 #     if item==10:
     5 #         print('find it')
     6 #         break
     7 # else:
     8 #     print('not exists')
     9  
    10 def search(search_num,list):
    11     print(list)
    12     if len(list)==0:
    13         print('not exists')
    14         return 
    15     # 列表数字的中间索引
    16     mid_index=len(list)//2
    17     if search_num<mid_index:
    18         # 在左边
    19         list=list[:mid_index]
    20         # 把列表从左边取至中间索引位置
    21         search(search_num,list)
    22         # 继续查找
    23     elif search_num>mid_index:
    24         list=list[mid_index+1:]
    25         search_num(search_num,list)
    26     else:
    27         print('find it')
    28 search(66,list)
    二分法⭐

    二、匿名函数

    1.定义:没有具体的函数名字,使用一次之后就回收了

    def func(x,y):   #func=函数的内存地址
        return x+y
    
    res=(lambda x,x+y)(2,3)
    print(res)

    max min map filter sorted

    2. max 的工作原理( min map filter sorted 与之类似)

    取出字典中value的最大值
    salaries={
        'cat':3000,
        'dog':100000000,
        'mouse':10000,
        'cattle':2000
    }
    # max的工作原理
    # 1 首先将可迭代对象变成迭代器对象
    # 2 res=next(迭代器对象),将res当作参数传给key指定的函数,然后将该函数的返回值当作判断依据
    def func(k):
        return salaries[k]
    print(max(salaries,key=func))  # next(iter_s)
    # 'cat', v1=func('cat')
    # 'dog', v2=func('dog')
    # 'mouse', v3=func('mouse')
    # 'cattle', v4=func('cattle')

    匿名函数写法:

    salaries = {
        'cat': 3000,
        'dog': 1000000,
        'mouse': 10000,
        'cattle': 2000
    }
    print(max(salaries, key=lambda k: salaries[k]))  # next(iter_s)
    print(min(salaries, key=lambda k: salaries[k]))  # next(iter_s)

    3. sorted

    l = [10, 1, 3, -9, 22]
    l1 = sorted(l, reverse=False)
    print(l1)
    
    l2 = sorted(l, reverse=True)
    print(l2)
    salaries = {
        'cat': 3000,
        'dog': 1000000,
        'mouse': 10000,
        'cattle': 2000
    }
    print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True))
    将字典中的value按大小排序

    sort 和 sorted 的区别:

      sort 是应用在列表list上的方法,sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。

      list 返回的是对已经存在的列表进行操作,而内建函数 sorted 返回的是一个新的 list,而不是在原来的列表基础上进行操作。

    4. map

    names=['Luffy','Namy','Brooke','Sauro']
    # map的工作原理
    # 1 首先将可迭代对象变成迭代器对象
    # 2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后将该函数的返回值当作map的结果之一
    name=map(lambda x:x+"_SB",names)
    print(name)
    print(list(name))
    
    print([name+"_SB" for name in names])

    5.filter

    names=['LuffyNB','Namy','BrookeNB','Sauro']
    # filter的工作原理
    #1 首先将可迭代对象变成迭代器对象
    #2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后filter会判断函数的返回值的真假,如果为真则留下res
    
    # print([name for name in names if name.endswith('NB')])
    
    name=filter(lambda x:x.endswith('NB'),names)
    print(name)
    print(list(name))

    三、内置函数

     3.1 需掌握的内置函数

    需掌握的内置函数即上表常见的函数

     1 salaries={
     2     'dada':3000,
     3     'zixi':100000,
     4     'aulu':100000,
     5     'namy':2000
     6 }
     7 # 因为字典迭代取值的是 key 值,所以比较大小的返回值也是key
     8 print(max(salaries))
     9 print(min(salaries))
    10 
    11 # 通过value来实现比较大小
    12 print(max(salaries.values()))
    13 print(min(salaries.values()))
    14 
    15 # 但是一般我们都是通过比较value的值,然后取出key的值
    16 # 若value值相同,则比较key值的大小
    17 print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k]))
    18 
    19 # zip 方式实现
    20 # 先比较的是values,若value都相同,则比较keys
    21 x=zip(salaries.values(),salaries.keys())
    22 # print(max(x))
    23 print(x)
    24 # 注意:此时的x是一个迭代器对象,不可以再次取值比较大小
    25 print(max(x)) # ValueError: max() arg is an empty sequence
    26 
    27 # sorted 用法:sorted(interable,key=None,reverse=false)
    28 # 比较的是字典key值的大小,并将顺序放至一个列表当中
    29 print(sorted(salaries,key=None,reverse=False))
    lambda 与内置函数的结合使用

    3.2 内置函数之面向对象中的重点

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