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  • 二分法 匿名函数

    1.算法之二分法

    # 需求:有一个按照从小到大顺序排列的数字列表
    #      需要从该数字列表中找到我们想要的那个一个数字
    #      如何做更高效???
    
    
    nums=[-3,4,7,10,13,21,43,77,89]
    find_num=10
    
    # def binary_search(find_num,l):
    #     print(l)
    #     if len(l) == 0:
    #         print('找的值不存在')
    #         return
    #     mid_index=len(l) // 2
    #
    #     if find_num > l[mid_index]:
    #         # 接下来的查找应该是在列表的右半部分
    #         l=l[mid_index+1:]
    #         binary_search(find_num,l)
    #     elif find_num < l[mid_index]:
    #         # 接下来的查找应该是在列表的左半部分
    #         l=l[:mid_index]
    #         binary_search(find_num,l)
    #     else:
    #         print('find it')
    #
    # binary_search(find_num,nums)
    

    2.面向过程的编程思想

    # 面向过程的编程思想:
    #      核心是"过程"二字,过程即流程,指的是做事的步骤:先什么、再什么、后干什么
    #      基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线
    
    # 优点:复杂的问题流程化、进而简单化
    # 缺点:扩展性非常差
    
    # 面向过程的编程思想应用场景解析:
    # 1、不是所有的软件都需要频繁更迭:比如编写脚本
    # 2、即便是一个软件需要频繁更迭,也不并不代表这个软件所有的组成部分都需要一起更迭
    

    3.匿名函数

    3.1def用于定义有名函数

    # func=函数的内存地址
    # def func(x,y):
    #     return x+y
    

    3.2lamdab用于定义匿名函数

     print(lambda x,y:x+y)
    

    3.3调用匿名函数

    # 方式一:
    # res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
    # print(res)
    
    # 方式二:
    # func=lambda x,y:x+y
    # res=func(1,2)
    # print(res)
    

    3.4.匿名用于临时调用一次的场景:更多的是将匿名与其他函数配合使用

    4.匿名函数的应用

    salaries={
        'siry':3000,
        'tom':7000,
        'lili':10000,
        'jack':2000
    }
    # 需求1:找出薪资最高的那个人=》lili
    
    # 迭代出的内容    比较的值
    # 'siry'         3000
    # 'tom'          7000
    # 'lili'         10000
    # 'jack'         2000
    
    # def func(k):
    #     return salaries[k]
    
    # ========================max的应用
    # res=max(salaries,key=func) # 返回值=func('siry')
    # print(res)
    
    # res=max(salaries,key=lambda k:salaries[k])
    # print(res)
    
    # ========================min的应用
    # res=min(salaries,key=lambda k:salaries[k])
    # print(res)
    
    
    # ========================sorted排序
    # salaries={
    #     'siry':3000,
    #     'tom':7000,
    #     'lili':10000,
    #     'jack':2000
    # }
    res=sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True)
    # print(res)
    
    # ========================map的应用(了解)
    # l=['alex','lxx','wxx','薛贤妻']
    # new_l=(name+'_dsb' for name in l)
    # print(new_l)
    
    # res=map(lambda name:name+'_dsb',l)
    # print(res) # 生成器
    # ========================filter的应用(了解)
    # l=['alex_sb','lxx_sb','wxx','薛贤妻']
    # res=(name for name in l if name.endswith('sb'))
    # print(res)
    
    # res=filter(lambda name:name.endswith('sb'),l)
    # print(res)
    
    # ========================reduce的应用(了解)
    from functools import reduce
    res=reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3],10) # 16
    print(res)
    
    res=reduce(lambda x,y:x+y,['a','b','c']) # 'a','b'
    print(res)
    
    
    
    
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