• 16.内置函数二


    停了两天没写博客了,不能再停了,先把量搞上去,然后再搞质量.毕竟现在是初学者,不知道怎样写博客

    一.lamda匿名函数(为了解决一些简单函数而设计的函数)

      语法:函数名 = lamda 参数: 返回值

      注意:

        1.lambda表示的是匿名函数. 不需要用def来声明, ⼀句话就可以声明出一个函数 

        2.函数的参数可以有多个. 多个参数之间用逗号隔开

        3. 匿名函数不管多复杂. 只能写⼀行, 且逻辑结束后直接返回数据

        4. 返回值和正常的函数一样, 可以是任意数据类型

      案例:

        

    # 计算n的n次⽅方 
    def func(n):    
        return n**n 
    print(func(10))
    
    
    f = lambda n: n**n 
    print(f(10))

    二.sorted()函数(排序函数)

      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

      独自使用:

          

    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

      和函数组合使用

          

    # 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))

      和lambda组合使用

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

    三. filter()(筛选函数)

      语法: filter(function. Iterable)

         function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据       

         Iterable: 可迭代对象 

         案例

    lst = [1,2,3,4,5,6,7] 
    l1 = filter(lambda x: x%2==0, lst)    # 筛选所有的偶数 
    print(l1)
    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)   # 筛选年年龄⼤大于16的数据 print(list(fl))    

    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. 分别取执行function)

        案例:

    #计算列表中每个元素的平方 ,返回新列表 
    def func(e):    
        return e*e 
    mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) 
    print(mp) 
    print(list(mp))

        与lambda函数组合使用

    print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))
    #计算两个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))) 

    五.递归.(自己调用自己)

      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)    # 获取到当前文件夹中的所有文件    
        for fi in files:    # 遍历文件夹中的文件, 这里获取的只是本层文件名        
            fi_d = os.path.join(filepath,fi)    # 加入文件夹获取到文件夹+文件                
            if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路径下的文件是文件夹            
                print("	"*n, fi)            
                read(fi_d, n+1)     # 继续进行相同的操作        
            else:            
                print("	"*n, fi)   # 递归出口. 最终在这里隐含着return
    #递归遍历目录下所有文件 
    read('../work_space/', 0)

    六.二分查找(好像是面试题必有的,Java也有)

      原理: 每次能够排除掉一半的数据.  查找的效率常高. 但是局限性比较大. 必须是有序序列才可以使用二分查找

        注意:一定是要有序序列才能使用

    # 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("不存在")

    目前二分查找还是掌握的不好,等以后掌握好了再回来补充,

    如果我以上的内容有错,希望可以告诉我,我们一起进步

      

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