递归函数、二分法、三元表达式、列表生成式、字典生成式、匿名函数、常用的内置函数

一、函数递归

　　递归：函数在调用阶段直接或间接地又调用了自身。

　　递归分为两个阶段：

　　　　1.回溯：就是一次次重复的过程，这个重复的过程必须建立在每一次重复问题的复杂度都应该下降，直到有一个最终的结束条件。

　　　　2.递推：一次次往回推导的过程。

　　函数不应该无限制的递归下去，必须要有结束条件，否则会造成内存溢出，而Python解释器不允许这种情况的出现，所以它设置了一个最大递归深度，当递归层数达到最大递归深度时，Python解释器会终止递归，并报错。

在调用函数是超出了最大递归深度

#系统默认次数是1000

import sys
print(sys.getrecursionlimit())

>>>1000
-------------------------------------------
#可修改
import sys
sys.getrecursionlimit(2000)

>>>2000　　

二、算法之二分法　

　　先将一个容器类型，分割一半看是否大于或者小于，然后分割出来，进行运算，二分法用于查找数据时，需要将给定的数据事先排好顺序（假设由小到大排序）并放在一个列表中，然后找出中间值，将中间值与要查找的值比较，如果相等则找到，如果比要查找的值大，则说明要查找的值在列表的左边，就取左边，如果比要查找的值小，则说明要查找的值在列表的右边，就取右边。然后重复操作，直到找到该数值。

target_num = 666
def get_num(l,target_num):
    if not l:
        print('你给的工资 这个任务怕是没法做')
        return
    # 获取列表中间的索引
    print(l)
    middle_index = len(l) // 2
    # 判断target_num跟middle_index对应的数字的大小
    if target_num > l[middle_index]:
        # 切取列表右半部分
        num_right = l[middle_index + 1:]
        # 再递归调用get_num函数
        get_num(num_right,target_num)
    elif target_num < l[middle_index]:
        # 切取列表左半部分
        num_left = l[0:middle_index]
        # 再递归调用get_num函数
        get_num(num_left, target_num)
    else:
        print('find it',target_num)

get_num(l,target_num)

三、三元表达式

　　三元表达式固定表达式
　　　　值1 if 条件 else 值2
　　　　条件成立 值1
　　　　条件不成立 值2

　　三元表达式应用场景：只推荐只有两种的情况的可能下

如：a=5 ,b =6,比较两个数大小

res = a if a>b else b  等同于   

if a>b:

　　print(a)

else:

　　print(si)

四、列表生成式

　　列表生成式：[放入列表的元素（可以对这个元素进行一些操作，比如字符串的拼接或者数学运算） for循环一个容器类型，取出里面的元素 if 条件（这个条件可加可不加，加的话条件成立才取出该元素，不成立直接丢掉）]

l = ['tank_sb', 'nick_sb', 'oscar_sb', 'sean_sb','jason_NB']
# 列表生成式
# res = ['%s_DSB'%name for name in l]
# print(res)

res = [name for name in l if name.endswith('_sb')]  # 后面不支持再加else的情况
# 先for循环依次取出列表里面的每一个元素
# 然后交由if判断  条件成立才会交给for前面的代码
# 如果条件不成立 当前的元素 直接舍弃

print(res)

五、字典生成式

　　与列表生成式类似，不同的是用大括号括起来

　　需求：将 l1 = ['name', 'age', 'hobby'] ， l2 = ['jason', 18, 'DBJ'] 两个列表分别作为键值组成一个字典

l1 = ['name', 'age', 'hobby']
l2 = ['jason', 18, 'DBJ']

# for 循环利用字典特性生成字典
d = {}
for i in range(len(l1)):
    d[l1[i]] = l2[i]
print(d)
# {'name': 'jason', 'age': 18, 'hobby': 'DBJ'}

# 利用内置函数 zip，将 l1与l2 组合成元组，然后利用内置函数dict强转成字典
d1 = dict(zip(l1, l2))
print(d1, zip(l1, l2))
# {'name': 'jason', 'age': 18, 'hobby': 'DBJ'} <zip object at 0x00000248171F21C8>

# d2 将l1 与 l2 中的各元素分别作为键值组成一个新的字典，过滤掉 age 这一个键值   ---> 字典生成式
d2 = {k: v for k, v in zip(l1, l2) if k != 'age'}
print(d1, d2)
# {'name': 'jason', 'age': 18, 'hobby': 'DBJ'} {'name': 'jason', 'hobby': 'DBJ'}　

六、匿名函数

　　匿名函数：没有名字的函数

　　特点：临时存在，调用完立即销毁

　　关键字：lambda

print(lambda x, y: x + y)
# <function <lambda> at 0x000001DAC45B2E18>
print((lambda x, y: x + y)(1, 3))
# 4

　　冒号的左边相当于函数的形参，冒号的右边相当于函数的返回值.

七、内置函数(部分)

　　1、max()，括号内可以放入多个值或一个容器类型，它的内部是基于for循环的，依次取出各个元素进行比较，返回最大值，如果这些值都是字符串，那么就是比较这些字符串的首字母在ASCII码表中对应的数字，A-Z对应65-90，a-z对应97-122。同时max()还可以传入第二个参数，一般情况下传入的是匿名函数。

# 比较薪资，返回人名
d = {
    'egon': 30000,
    'jason': 88888,
    'nick': 3000,
    'tank': 1000
}
 
print(max(d, key=lambda name: d[name]))

　　2、map()函数，映射函数：可以传入两个参数，第一个是匿名函数，第二个是一个容器类型，map()基于for循环将容器类型内的参数依次取出交给匿名函数，处理完后交给map函数，它的返回值是一个老母猪，可以利用for循环将里面的值取出来。

# map 映射
l = [1,2,3,4,5,6]
print(map(lambda x:x+5,l))  # 基于for循环
# <map object at 0x01541250>

　　3、zip()函数，拉链函数：可以将任意多的容器类型里面的值按照索引组合在一起，将相同索引的元素放在同一个元组中，元组的个数由长度最小的容器类型的长度决定，容器类型的长度不一致也不会报错。

l1 = [1,2,3,4]
l2 = ['jason','egon','nick','tank']
res = zip(l1,l2)
res1 = list(res)
print(res)
print(res1)
# 输出
# <zip object at 0x02B066C0>
# [(1, 'jason'), (2, 'egon'), (3, 'nick'), (4, 'tank')]

　　4、sorted()函数，排序函数，默认从小到大排序，指定reverse = True时从大到小排序

l = ['jason','egon','nick','tank']
print(sorted(l,reverse=True))
# ['tank', 'nick', 'jason', 'egon']

　　5、reduce()函数，需要导入reduce模块

from functools import reduce
 
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(reduce(lambda x, y: x + y, l))  # 21
print(reduce(lambda x, y: x + y, l, 19))  # 40

　　当初始值不存在的情况下，第一次先获取两个元素相加，之后每次获取一个与上一次相加的结果相加

　　当初始值存在的情况下，第一次取出一个值与初始值相加，之后每一次获取一个值与上一次相加的结果相加。