一、匿名函数lamda
为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数. 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
a = lambda x, y: x + y # lambda 匿名函数 一行搞定一个函数. 但是, 不能完成复杂的函数操作 print(a(2, 5)) #7 print(a.__name__) b = lambda x, y: x * y print(b(4, 5)) #20
（1）与sorted()在一起用
lst = [{'id': 1, 'name': 'alex', 'age': 18},{'id': 2, 'name': 'taibai', 'age': 55},{'id': 3, 'name': 'wusir', 'age': 33},{'id': 4, 'name': 'ritian', 'age': 22},{'id': 5, 'name': 'nvshen', 'age': 18},]
l1 = sorted(lst, key=lambda dic:dic['age']) #根据列表里的字典的年龄大小来排序
print(l1)
# [{'id': 1, 'name': 'alex', 'age': 18}, {'id': 5, 'name': 'nvshen', 'age': 18},
# {'id': 4, 'name': 'ritian', 'age': 22}, {'id': 3, 'name': 'wusir', 'age': 33},
# {'id': 2, 'name': 'taibai', 'age': 55}] （2）与filter()一起用
lst = [{'id': 1, 'name': 'alex', 'age': 18},{'id': 2, 'name': 'taibai', 'age': 55},{'id': 3, 'name': 'wusir', 'age': 33},{'id': 4, 'name': 'ritian', 'age': 44},{'id': 5, 'name': 'nvshen', 'age': 22},]
li = filter(lambda dic: dic['age'] > 40, lst) #过滤掉列表里年龄没有超过40的字典
print(list(li))
# [{'id': 2, 'name': 'taibai', 'age': 55}, {'id': 4, 'name': 'ritian', 'age': 44}] （3）与map()一起用
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [6, 7, 8, 9, 10]
print(list(map(lambda x, y: x + y, lst1, lst2))) #把两个列表索引相同的元素相加,组成一个新列表
#[7, 9, 11, 13, 15]
二. 递归函数
在函数中调用函数本身. 就是递归.
def f():print('hello ,world')f() #调用自身
f() #最多调用996层,然后报错 import sys
sys.setrecursionlimit(10000) # 可以调整递归深度. 但是不一定能跑到 递归的应用: 可以使用递归来遍历各种树形结构, 比如文件夹系统. 可以使用递归来遍历该文件夹中的所有文件.
# 遍历树形结构 import os filePath = "d:\pycharm" def read(filePath, n): #n的值可以用来对文件缩进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("\t"*n,el) #通过n的大小来对文件夹进行缩进read(fp, n+1) # 又是文件夹. 继续读取内部的内容 递归入口else:print("\t"*n,el) # 递归出口read(filePath, 0) #初始值为0,第一层文件夹不用缩进
三. 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, 必须是有序列才可以使用而分查找
要求: 查找的序列必须是有序列.
# 判断n是否在lst中出现. 如果出现请返回n所在的位置 # 二分查找: 非递归算法 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 while left <= right: #当作表索引小于等于右边索引,可以继续比较middle = (left + right) // 2 #中间索引if n > lst[middle]: #若n大于中间值,则n的取值在右边部分,middle的索引需要向右移动一位left = middle + 1 elif n < lst[middle]: #若n小于中间值,则n的取值在左边部分,middle的索引需要向左移动一位right = middle - 1else:print(count) #比较的次数print("存在")print(middle)breakcount = count + 1 else:print("不存在")
# 普通递归版本二分法 lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,234,345,456,567,678,789,1111] def binary_search(left, right, n): #左右两边索引,和判断的数字这三个参数middle = (left + right)//2if left > right: #比较结束后没有n的值,再进行比较时就会出现左索引大于右边索引,return -1if n > lst[middle]:left = middle + 1elif n < lst[middle]:right = middle - 1else:return middlereturn binary_search(left, right, n) #加return需要获得再次调用的返回值 print(binary_search(0, len(lst)-1, 65) )