三元表达式，递归，

Posted 2020-10-29 C3的脚印

三元表达式

三元表达式仅应用于：

1.条件成立返回一个值

2、条件不成立返回一个值。

若一般函数表达如下

比大小：

def max2(x,y):
    if x>y:
        returrn x
    else:
        return y
res=max2(10,11)
print(res)

若我们用三元表达式表达：

def max2(x,y):
    return x if x> y else y
print(max2(10,11)

由此对比 三元表达式

就会比一般函数表达简单 不复杂， 由之前的几行代码 最后3行代码搞定

二、函数的递归：

函数的递归调用，即在函数调用的过程中，又直接或间接的调用了函数的本身

直接调用：
def foo():
    print(‘from foo‘)
    foo()
foo()

直接调用
第一层结束foo(). 需要第2层代码块里的foo()结束，而第二层结束又需要冲洗调用foo（）。。。。。以此类推 。。  死循环。
这个主要是讲 第一层结束 需要第二层给出结果， 第二层结束需要第三层给出结果， 直至给个结果出来 （结束回溯）才会重新反馈给上一层，然后由上一层的结果在返回给上上一层， 以此类推。直至调用的函数有了结果

间接调用
def bar():
    print(‘from bar‘)
    foo()

def foo():
    print(‘from foo‘)
    bar()

foo()

原理同上，调用foo()  在运行foo()代码块 需要调用bar（）由bar ()的 结果来给到foo（），在运行bar（）代码块时也会调用foo(), 由foo()的结果来给到bar().  虽然这个也是一个死循环。但是能很清楚的讲述递归 含义

递归：

递归分为两个阶段：

1：回溯：

注意：一定要在满足某种条件结束回溯，否则的会无限递归

2、递推

总结：

1、递归一定要有一个明确的结束条件

2、每进入下一次递归，问题的规模都应该减少

3、在python中没有尾递归优化

完整的递推

age（5）=age（4）+2
age（4）=age（3）+2
age（3）=age（2）+2
age（2）=age（1）+2
age（1）=18

def age(n):
    
    if n ==1:
        return 18
    return age(n-1)+2

age(5)

print(age(5))
#打印结果 26

小练习

要求把列表里每个元素都打印出来
items=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,]]]]]]]]
def tell(l):
    for item in l:
        if type(item) is not list:
            print(item)
        else:
            tell(item)
tell(items)

 

匿名函数：

匿名函数：没有名字，一次性使用， 随时定义

有名函数：循环使用，保存了名字，通过名字就可以重复引用函数功能

强调:

1、匿名的目的就是要没有名字，给匿名函数赋给一个名字是没有意义的

2 、匿名函数的参数规则，作用域关系与有名函数是一样的

3、匿名函数的函数体通常应该是一个表达式，该表达时必须要有一个返回值

 

匿名函数（lambda）应用：lambda x:代码块 ，nums     nums   是给前面的代码块赋值的

salaries={
    ‘egon‘:3000,
    ‘alex‘:100000000,
    ‘wupeiqi‘:10000,
    ‘yuanhao‘:2000
}
def get(k):
    return salaries[k]
print(max(salaries,key=lambda x:salaries[x]))
#key=lambda x:salaries[x]   这个是出薪资最高的那个人的名字 而不是字典里key 的名字按照字母顺序 比出高低 
lambda x:salaries[x] 这就是一个匿名函数 比完就可以不用再用直接扔掉


print(min(salaries,key=lambda x:salaries[x]))
打印结果 yuanhao

与sorted连用   排序

salaries={
    ‘egon‘:3000,
    ‘alex‘:100000000,
    ‘wupeiqi‘:10000,
    ‘yuanhao‘:2000
}

salaries=sorted(salaries)
print(salaries)#[‘alex‘, ‘egon‘, ‘wupeiqi‘, ‘yuanhao‘]
                #默认按照字典的键的大小排序，不是按照工资高低排序

salaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x])
print(salaries)
#[‘yuanhao‘, ‘egon‘, ‘wupeiqi‘, ‘alex‘]  这个是按照升序的方式排列

 salaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x],reverse=True) #降序
# print(salaries)    # 这个是按照降序的方式排列
###打印结果[‘alex‘, ‘wupeiqi‘, ‘egon‘, ‘yuanhao‘]

与map 连用  映射关系

求出下列列表元素的平方并组成个列表
nums=[1,2,3,4,5]
res=map(lambda x:x**2,nums)
print(list(res))
#打印结果  [1, 4, 9, 16, 25]

把下面所有人的名字户后面都加上‘_SB‘
names=[‘alex‘,‘wpeiqi‘,‘yuanhao‘]
res=map(lambda x:x+‘_SB‘,names)
print(list(res))
#打印结果 [‘alex_SB‘, ‘wpeiqi_SB‘, ‘yuanhao_SB‘]

下面名字中egon 后面加上_NB ，其他加_SB。这里要用到三元表达式与匿名函数的结合使用
names=[‘alex‘,‘wpeiqi‘,‘yuanhao‘,‘egon‘]
res=map(lambda x:x+‘_NB‘ if x==‘egon‘ else x+‘_SB‘,names)
print(list(res))

打印结果[‘alex_SB‘, ‘wpeiqi_SB‘, ‘yuanhao_SB‘, ‘egon_NB‘]

 

reduce 合并，与 from   functools import reduce 连用

from functools import reduce
l=[‘my‘,‘name‘,‘is‘,‘alex‘,‘alex‘,‘is‘,‘sb‘]
res=reduce(lambda x,y:x+‘ ‘+y,l)
print(res)

#打印结果 my name is alex alex is sb

 

filter 过滤

将名字中没有sb结尾的名字过滤掉
names = [‘ales_sb‘,‘wxx_sb‘,‘yxx_sb‘,‘egon‘]
res=filter(lambda x:True if x.endswith(‘sb‘) else False,names )
print(list(res))

#打印结果 [‘ales_sb‘, ‘wxx_sb‘, ‘yxx_sb‘]  将egon 过滤掉

选出年龄超过30岁以上的年龄

ages=[18,19.25,33,50,99]
res=filter(lambda  x:x>30,ages)
print(list(res))

#[33, 50, 99]

 

salaries ={
    ‘egon‘:3000,
    ‘alex‘:100000000,
    ‘wupeiqi‘:10000,
    ‘yuanhao‘:2000
}

res=filter(lambda k:salaries[k]>10000,salaries)
print(list(res))
#打印结果# [‘alex‘]