python:map_reduct_filter_sorted

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python:map_reduct_filter_sorted相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

map


 

接收一个函数,和一个可迭代对象作为参数,将函数应用到可迭代对象中的每一项。并把结果新的iterator结果返回。

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:

 

>>> 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]

 

reduce


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

filter


Python内建的filter()函数用于过滤序列。

map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, [\'A\', \'\', \'B\', None, \'C\', \'  \']))
# 结果: [\'A\', \'B\', \'C\']

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。

注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

 

sorted


排序算法

排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来。

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

 

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list:

list = [36, 5, -12, 9, -21]

keys = [36, 5,  12, 9,  21]

然后sorted()函数按照keys进行排序,并按照对应关系返回list相应的元素:

keys排序结果 => [5, 9,  12,  21, 36]
                |  |    |    |   |
最终结果     => [5, 9, -12, -21, 36]
我们再看一个字符串排序的例子:
>>> sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'])
[\'Credit\', \'Zoo\', \'about\', \'bob\']

默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于\'Z\' < \'a\',结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面。

现在,我们提出排序应该忽略大小写,按照字母序排序。要实现这个算法,不必对现有代码大加改动,只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串,实际上就是先把字符串都变成大写(或者都变成小写),再比较。

这样,我们给sorted传入key函数,即可实现忽略大小写的排序:

>>> sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'], key=str.lower)
[\'about\', \'bob\', \'Credit\', \'Zoo\']

要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True

>>> sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'], key=str.lower, reverse=True)
[\'Zoo\', \'Credit\', \'bob\', \'about\']

 

以上是关于python:map_reduct_filter_sorted的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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