lambda匿名函数,sorted(),filter(),map(),递归函数

1.lambda匿名函数

　　为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数

#计算n的n次方
def func(n):
    return n**n
print(func(10))


f = lambda n: n**n
print(f(10))

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

语法:

　　函数名= lambda 参数:返回值

注意:

　　1.函数的参数可以有多个,多个参数之间用逗号隔开

　　2.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

　　3.返回值和正常的函数一样,可以是人忆数据类型

匿名函数并不是说一定没有名字,这里前面的变量就是一个函数名,说他是匿名原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的,统一都叫lambda,在调用的时候没有什么特别之处,像正常的函数调用即可.

2.sorted()

排序函数,返回一个新列表

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,根据函数运算结果进行排序

　　reverse:是否是倒叙.True:倒叙,False:正序

lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst)        #原列表不会改变
print(lst2)      #返回的新列表是经过排序的

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:

#根据字符串长度进行排序
lst = ["麻花藤","冈本次郎","中央情报局","狐仙"]

#计算字符串长度
def func(s):
    return len(s)
print(sorted(lst,key=func))

和lambda组合使用:

#根据字符串长度进行排序
lst = ["麻花藤","冈本次郎","中央情报局","狐仙"]

#计算字符串长度
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}]

#按照年龄对学生信息进行排序
print(sorted(lst,key=lambda e:e['age']))

3.filter()

　　筛选函数,返回一个迭代器

　　　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

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(l1))

lst = [{"id":1,"name":'alex',"age":18},
         {"id":1,"name":'alex',"age":18},
         {"id":1,"name":'alex',"age":18}
]    
fl = filter(ambda e:e['age']>16,lst)#筛选年龄大于16的数据
print(list(fl))

4.map()

映射函数,返回一个迭代器

语法:map(function,iterable)可以对可迭代对象的每一个元素进行映射,分别去执行function

　　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(map))

改写成lambda

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)))

5.递归

　　在函数中调用函数本身,就是递归

def func():
    print("我是谁")
    func()
func()

在python中递归的深度最大到998

def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
foo(1)

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("d:/",0)

6.二分查找

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

　　要求:查找的序列必须是有序序列

#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[iddle]:
        left = middle + 1
    else:
        print(count)
        print(middle)
        break
    count += 1
else:
    print("不存在")

#普通递归版本二分法

　　每次左边加1,右边减1

def func(n,left,right):
    if left <= right:
        middle = (left + right) // 2
        if n < let[middle]:
            right = middle -1
        elif n > lst[middle]:
            left = middle + 1
        else:
            return middle
        return func(n,left,right)#这个return必须要加,不然接收到的永远是None
    else:
        return -1
print(func(567,0,len(lst)-1))

#另类二分法,很难计算位置

　　每次从左边到中间或者从中间到右边分

def func(lst,target):
    left = 0
    right = len(lst)-1
    if left > right:
        print("不在这里")
    middle = (left + right) // 2
    if target < lst[middle]:
        return func(lst[:middle],target)
    elif target > lst[middle]:
        return func(lst[middle+:],target)
    else:
        print("在这里")
func(lst,567)