内置函数二

一. lamda匿名函数

# 计算n的n次方 
def func(n):
    return n**n 
print(func(10))


f = lambda n: n**n 
print(f(10)) 

　　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

　　key: 排序方案, sorted函数内部会把可迭代对象中的每一个元素拿出来交给后面的key,后面的key计算出一个数字. 作为当前这个元素的权重, 整个函数根据权重进行排序

　　 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 = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"] 
# 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 = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"] 
# 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":'alex', "age":18},
       {"id":2, "name":'wusir', "age":16},
       {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] 
# 按照年龄对学生信息进行排序 
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

        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))) 
　　　　水桶效应, zip()

五. 递归

    在函数中调用函数本身. 就是递归   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 

遍历 D:/sylar文件夹, 打印出所有的文件和普通文件的文件名
import   os
def   func(filepath, n):     # d:/sylar/
    #1.打开这个文件夹
    files = os.listdir(filepath)
    #2.拿到每一个文件名
    for file in files:    #文件名
        #3.获取到路经
        f_d = os.path.join(filepath,file)     #  d:/sylar/文件名
        #4.判断是否是文件夹
        if os.path.isdir(f_d):
            #5.如果是文件夹,继续再来一遍
            print("	"*n,file,":")  #打印文件名
            func(f_d,n+1)
        else:         #  不是文件夹,普通文件
            print("	"*n,file)
func("d:/sylar",0)

六. 二分查找

    二分查找. 每次能够排除掉一半的数据.  查找的效率非常⾼高. 但是局限性比较大. 必须是有序列列才可以使用二分查找

     要求: 查找的序列必须是有序列.

　　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

 使用二分法可以提高效率, 前提条件:有序序列
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101 , 238 , 345 , 456 , 567 , 678 , 789]

 n = 88
 left = 0
pright = 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 # 必须是整除. 因为索引没有小数
     if lst[mid] > n:
        right = mid - 1
     if lst[mid] < n:
         left = mid + 1
     if lst[mid] == n:
         print("找到了这个数")
         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: # 边界
        print("哈哈")
        mid = (left + right)//2
        if n > lst[mid]:
            left = mid + 1
            return func(n, left, right) # 递归  递归的入口
        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 n == lst[mid]:
            print("找到了")
            return mid
            # return  # 通过return返回. 终止递归
    else:
        print("没有这个数") # 递归的出口
        return -1 # 1, 索引+ 2, 什么都不返回, None
# 找66, 左边界:0,  右边界是:len(lst) - 1
ret = func(70, 0, len(lst) - 1)
print(ret) # 不是None

# 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("不在这里")
    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") 
binary_search(lst, 567)

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

        lst2[4] == 1   # o(1)