• python——map/reduce


    Python内建了map()reduce()函数。

    如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念。

    我们先看map。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterablemap将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。

    举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下:

                f(x) = x * x
    
                      │
                      │
      ┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
      │   │   │   │   │   │   │   │   │
      ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼
    
    [ 1   2   3   4   5   6   7   8   9 ]
    
      │   │   │   │   │   │   │   │   │
      │   │   │   │   │   │   │   │   │
      ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼
    
    [ 1   4   9  16  25  36  49  64  81 ]
    

    现在,我们用Python代码实现:

    def f(x):
    ...     return x * x
    ...
    >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    >>> list(r)
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    

      

    map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。由于结果r是一个IteratorIterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

    你可能会想,不需要map()函数,写一个循环,也可以计算出结果:

    L = []
    for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
        L.append(f(n))
    print(L)
    

      

    >>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
    

    只需要一行代码。

    再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

    reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
    

    比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现:

    >>> from functools import reduce
    >>> def add(x, y):
    ...     return x + y
    ...
    >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
    25
    

    当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce

    但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579reduce就可以派上用场:

    >>> from functools import reduce
    >>> def fn(x, y):
    ...     return x * 10 + y
    ...
    >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
    13579
    

    这个例子本身没多大用处,但是,如果考虑到字符串str也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map(),我们就可以写出把str转换为int的函数:

    >>> from functools import reduce
    >>> def fn(x, y):
    ...     return x * 10 + y
    ...
    >>> def char2num(s):
    ...     digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    ...     return digits[s]
    ...
    >>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
    13579
    

    整理成一个str2int的函数就是:

    from functools import reduce
    
    DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    
    def str2int(s):
        def fn(x, y):
            return x * 10 + y
        def char2num(s):
            return DIGITS[s]
        return reduce(fn, map(char2num, s))
    

    还可以用lambda函数进一步简化成:

    from functools import reduce
    
    DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    
    def char2num(s):
        return DIGITS[s]
    
    def str2int(s):
        return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))
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