15 .内置函数,递归函数,二分法

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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15 .内置函数,递归函数,二分法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

14. 前 方 高能-内置函数 二

 

本节主要内容:

 

  1. lamda匿匿名函数

 

  1. sorted()

 

  1. filter()

 

  1. map()

 

  1. 递归函数

 

 

 一. lamda匿匿名函数为了了解决 一些简单的需求 而设计的 一句句话函数

 

# 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 示的是匿匿名函数. 不需要 用def来声明,  一句句话就可以声明出 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

 

  1. 匿匿名函数不管多复杂. 只能写 一 行行, 且逻辑结束后直接返回数据

 

  1. 返回值和正常的函数 一样, 可以是任意数据类型

 

 

匿匿名函数并不是说 一定没有名字. 这 里里前 面的变量量就是 一个函数名. 说他是匿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 用的时候没有什什么特别之处.像正常的函数调 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. 根据函数运算的结果进 行行排序

 

 

reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序

 

lst = [1,5,3,4,6] lst2 = sorted(lst)

print(lst) # 原列列表不不会改变 print(lst2) # 返回的新列列表是经过排序的

 

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

 

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

 

# 计算字符串串 长度 def func(s):

 

return len(s)

 

print(sorted(lst, key=func))

 

和lambda组合使 用

 

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

 

# 计算字符串串 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}]

 

# 按照年年龄对学 生信息进 行行排序 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 行行映射. 分别取执 行行

 

function

 

计算列列表中每个元素的平 方 ,返回新列列表

 

def   func(e): return e*e

 

mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(mp)

 

print(list(mp))

 

改写成lambda

 

print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))

 

计算两个列列表中相同位置的数据的和

 

# 计算两个列列表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): # 如果该路路径下的 文件是 文件夹

 

print(" "*n, fi)

 

read(fi_d, n+1)                       # 继续进 行行相同的操作

 

else:

 

print(" "*n, fi)                          # 递归出 口. 最终在这 里里隐含着return

 

 

#递归遍历 目录下所有 文件

 

read(‘../oldboy/‘, 0)

 

 

六.  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. 必须是有序序列列才可以使 用 二分查找

 

要求: 查找的序列列必须是有序序列列.

 

#   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[middle]:

 

left = middle + 1 else:

 

print(count) print(middle) break

 

count = count + 1 else:

 

print("不不存在")

 

 

# 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("不不在这 里里") 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 里里")

 

binary_search(lst, 567)

 

def func(n):
return n * n

print(func(3))
a = func
a(3)
print(a.__name__) # 查看函数的函数名
# lambda 匿名函数
# x 参数
# : 后面是函数体(直接return的内容)
a = lambda x: x*x # 一行搞定一个函数. 但是, 不能完成复杂的函数操作
print(a)
print(a(6))
print(a.__name__)

b = lambda x, y: x+y
print(b(1,3))
print(b.__name__)

# 语法: 变量 = lambda 参数: 返回值

# lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]
# # lst.sort() # sort是list里面的一个方法
# # print(lst)
#
# ll = sorted(lst, reverse=True) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的
# print(ll)


# 给列表排序. 根据字符串的长度进行排序
lst = ["大阳哥a", "尼古拉斯aa", "赵四aaa", "刘能a", "广坤aaaaaa", "谢大脚a"]
#
# def func(s):
# return s.count(‘a‘) # 返回数字
#
# ll = sorted(lst, key=lambda s:s.count(‘a‘)) # 内部. 把可迭代对象中的每一个元素传递给func
# print(ll)
#
lst = [
{‘id‘:1, ‘name‘:‘alex‘, ‘age‘:18},
{‘id‘:2, ‘name‘:‘taibai‘, ‘age‘:58},
{‘id‘:3, ‘name‘:‘wusir‘, ‘age‘:38},
{‘id‘:4, ‘name‘:‘ritian‘, ‘age‘:48},
{‘id‘:5, ‘name‘:‘女神‘, ‘age‘:18}
]
#
# ll = sorted(lst, key=lambda dic:dic[‘age‘], reverse=True)
# print(ll)

# def func(dic):
# return dic[‘age‘]
# ll = sorted(lst,key=func,reverse=True)
# print(ll)

a = sorted(lst,key=lambda dic: dic[‘age‘])
print(a)

#filter筛选函数
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def func(i): # 判断奇数
return i % 2 == 1
q = filter(func,lst) #拿到是一个迭代器
print(list(q))

ll = list(filter(lambda i:i%2==1, lst))
print(ll)
# 第一个参数. 函数. 将第二个参数中的每一个元素传给函数. 函数如果返回True, 留下该元素.
# print("__iter__" in dir(ll))
# print("__next__" in dir(ll))
# print(list(ll))

lst = [
{‘id‘:1, ‘name‘:‘alex‘, ‘age‘:18},
{‘id‘:2, ‘name‘:‘taibai‘, ‘age‘:58},
{‘id‘:3, ‘name‘:‘wusir‘, ‘age‘:38},
{‘id‘:4, ‘name‘:‘ritian‘, ‘age‘:48},
{‘id‘:5, ‘name‘:‘女神‘, ‘age‘:18}
]

print(list(filter(lambda dic: dic[‘age‘]>40, lst)))


# lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,23,23,4,52,35,234,234,234,234,234,23,4]
# it = map(lambda i: i * i, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器
# print(list(it))


# lst1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
# lst2 = [ 2, 4, 6, 8]
# print(list(map(lambda x, y:x+y, lst1, lst2))) # 如果函数中有多个参数. 后面对应的列表要一一对应

# import sys
# sys.setrecursionlimit(10000) # 可以调整递归深度. 但是不一定能跑到这里
# def func(count):
# print("我是谁,我在哪里"+str(count))
# func(count+1)
# func(1)

# while 1:
# a = 10
# print("哈哈")

# 遍历树形结构
# import os
# filePath = "d:sylarpython_workspace"
#
# def read(filePath, n):
# it = os.listdir(filePath) # 打开文件夹
# for el in it:
# # 拿到路径
# fp = os.path.join(filePath, el) # 获取到绝对路径
# if os.path.isdir(fp): # 判断是否是文件夹
# print(" "*n,el)
# read(fp, n+1) # 又是文件夹. 继续读取内部的内容 递归入口
# else:
# print(" "*n,el) # 递归出口
#
# read(filePath, 0)



# lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,234,345,456,567,678,789,1111]
# n = 567
# left = 0
# right = len(lst) - 1
# count = 1 #用于查看了几次
# while left <= right:
# middle = (left + right) // 2
# if n > lst[middle]:
# left = middle + 1
# elif n < lst[middle]:
# right = middle - 1
# else:
# print(count)#用于查看了几次
# print("存在")
# print(middle)
# break
# count = count + 1#用于查看了几次
# else:
# print("不存在")
# lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,234,345,456,567,678,789,1111]
#
# def binary_search(left, right, n):
# middle = (left + right)//2
# if left > right:
# return -1
# if n > lst[middle]:
# left = middle + 1
# elif n < lst[middle]:
# right = middle - 1
# else:
# return middle
# return binary_search(left, right, n)
# print(binary_search(0, len(lst)-1, 65) )
#
#
# def binary_search(lst, n):
# left = 0
# right = len(lst) - 1
# middle = (left + right) // 2
# if right <= 0:
# print("没找到")
# return
# if n > lst[middle]:
# lst = lst[middle+1:]
# elif n < lst[middle]:
# lst = lst[:middle]
# else:
# print("找到了")
# return
# binary_search(lst, n)
# binary_search(lst, 65)
#










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