二分法
#递归实现二分查找 li是列表 item是要查找的元素
def merge_search( li ,item ):
#传来的列表每次都是新生成的，如果发现里面没有元素，则是查找到尽头都没找到
if not li :
return False
mid = len(li)//2 #mid记录li的中间位置
#检查一下 如果中间这个数就是要找的元素 返回真
if li[mid] == item :
return True
# 如果mid比item大，说明item可能会出现在mid左边，对左边再查找
elif li[mid]> item :
return merge_search( li[:mid] ,item )
# mid 比item小，说明item有可能在mid右边，对右边再查找
else :
return merge_search( li[mid+1:] , item )
if __name__ == '__main__':
li = [1,2,3,4,5,6,7]
print( merge_search(li , 0) ) #False
print( merge_search(li , 1) ) #True
匿名函数
匿名函数，他没有绑定名字，使用一次即被收回，加括号既可以运行。
lambda关键字
# 普通python函数
def func(a, b, c):
return a + b + c
print(func(1, 2, 3))
# 返回值为6
# lambda匿名函数
f = lambda a, b, c: a + b + c
print(f(1, 2, 3))
# 返回结果为6
冒号:之前的a,b,c表示它们是这个函数的参数。
匿名函数不需要return来返回值，表达式本身结果就是返回值。
lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
匿名函数优点
使用Python写一些脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。
对于一些抽象的，不会被别的地方再重复使用的函数，有时候函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题
使用lambda在某些时候然后代码更容易理解
内置函数
面向过程编程
面向过程：核心是过程二字，过程即解决问题的步骤，基于面向过程去设计程序就像是在设计，流水线式的编程思想，在设计程序时，需要把整个流程设计出来， 一条工业流水线，是一种机械式的思维方式
优缺点
优点：程序体系结构清晰，可以把复杂的问题简单化，流程化
缺点：可扩展性差，一条流线只是用来解决一个问题，所以说面向过程的应用多为不需要经常变化的软件