python之内置函数(lambda,sorted,filter,map),递归,二分法

一.lambda匿名函数

　　为了解决一些简单需求而设计的一句话函数,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

# 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))

　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都一样,可以是任意数据类型

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,说他是匿名的原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的,统一的名字叫lambda,在调用的时候没有什么特别之处,像征程的函数调用即可

二.sorted()

　　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,通过函数运算的结果进行排序

　　reverse:是否是倒叙.True倒叙,False:正序

#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))

#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}]
# 按照年龄对学生进行排序
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

lst = [1,2,3,4,5,6,7]
ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数
print(ll)
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

　　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))

#改成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)))

五.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中递归的最大深度最大到998
def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
foo(1)

递归的应用

　　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(r'W:Python_File',0)

六.二分法查找

　　二分法查找,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,必须有序序列才可以使用二分法查找

　　要求:查找的序列必须是有序序列

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")


# 普通递归版本二分法
def binary_search(n, left, right):
    if left <= right:
        middle = (left+right) // 2
        if n < lst[middle]:
            right = middle - 1
        elif n > lst[middle]:
            left = middle + 1
        else:
            return middle
        return binary_search(n, left, right) # 这个return必须要加. 否则接收
到的永远是None.
    else:
        return -1
print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))
# 另类二分法, 很难计算位置.
def binary_search(ls, target):
    left = 0
    right = len(ls) - 1
    if left > right:
        print("不在这⾥")
    middle = (left + right) // 2
    if target < ls[middle]:
        return binary_search(ls[:middle], target)
    elif target > ls[middle]:
        return binary_search(ls[middle+1:], target)
    else:
        print("在这⾥")
binary_search(lst, 567)