Python如何实现匿名函数/排序函数/过滤函数/映射函数/递归/二分法

这篇文章主要介绍Python如何实现匿名函数/排序函数/过滤函数/映射函数/递归/二分法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

一. lamda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

 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 = ["鲁班七号", "程咬金", "安琪拉", "阿珂"]
# 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 = ["鲁班七号", "程咬金", "安琪拉", "阿珂"]
# 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":'鲁班', "age":28},
  {"id":2, "name":'安琪拉', "age":16},
  {"id":3, "name":'阿珂', "age":25}]
# 按照年龄对信息进行排序
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

4. map() 映射函数

　　　　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":'鲁班', "age":18},
  {"id":2, "name":'安琪拉', "age":16},
  {"id":3, "name":'阿珂', "age":17}]
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst) # 筛选年龄大于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

# 计算两个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("我是递归")
 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 func(filepath,n):
 files = os.listdir(filepath) # 查案当前文件的目录
 for file in files: # 获取每一个文件名
  # 获取文件路径
  file_p = os.path.join(filepath,file)
  if os.path.isdir(file_p): # 判断file是否是一个文件夹
   print("\t"*n,file)
   func(file_p,n+1)
  else:
   print("\t"*n,file)
func("/Volumes/扩展盘/网站css",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
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
# 非递归算法
# 使用二分法可以提高效率 前提条件有序序列
n = 88
left = 0
right = len(lst) - 1

while left <= right: # 边界,当右边比左边还小的时候退出循环
 mid = (left + right) // 2 # 这里必须是整除,应为索引没有小数
 if lst[mid] > n:
  right = mid - 1
 if lst[mid] < n:
  left = mid + 1
 if lst[mid] == n:
  print("找到这个数")
  break
else:
 print("没有这个数!")

# 递归来完成二分法
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
def func(n,left,right):
 if left <= right:
  mid = (left + right) // 2
  if n > lst[mid]:
   left = mid + 1
   return func(n,left,right) # 递归,递归入口
  elif n < lst[mid]:
   right = mid - 1
   # 深坑,函数的返回值返回给调用者
   return func(n,left,right) # 递归
  elif lst[mid] == n:
   # print("找到了")
   return mid
 else:
  print("没找到")
  return -1 # 避免返回None

# 找66,左边界0,右边界len(lst) - 1
ret = func(66,0,len(lst) - 1)
print(ret)

# 递归二分法另一种形式,但是无法实现位置计算
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
def func(lst,target):
 left = 0
 right = len(lst) - 1
 if left > right:
  print("没有这个数")
 middle = (left + right)//2
 if target < lst[middle]:
  return func(lst[:middle],target)
 elif target > lst[middle]:
  return func(lst[middle + 1:],target)
 elif target == lst[middle]:
  print("找到这个数了")
func(lst,101)

核心: 掐头去尾取中间. 一次砍一半

 　　两种算法: 常规循环, 递归循环

# 时间复杂度最低, 空间复杂度最低
lst1 = [5,6,7,8]
 lst2 = [0,0,0,0,0,1,1,1,1]
 for el in lst1:
 lst2[el] = 1
 lst2[4] == 1 # o(1)

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