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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