Python之部分内置函数、递归与二分查找

小灰灰 2022-05-19 04:53 116阅读 0赞

关于上一期面试题

def add(a, b):
        return a + b
    
    
    def test():
        for r_i in range(4):
            yield r_i
    
    
    g = test()
    for n in [2, 10]:
        g = (add(n, i) for i in g)
    print(list(g))

结果：

> \[20, 21, 22, 23\]
> 
> Process finished with exit code 0

## lambda匿名函数 ##

如果我们要写一个求n的平方的函数，我们可以这样写：

def func(n):
        return n * n
    
    
    print(func(10))

结果：

> 100
> 
> Process finished with exit code 0

但是你知道吗，对于这样的简单函数，我们可以通过一句话来解决：

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

结果：

> 100
> 
> Process finished with exit code 0

因此，我们可以看出：使用lambda函数不需要def来声明，有一句话就能解决一些比较简单的函数，我们称之为匿名函数。

> **语法：函数名 = lambda 参数：返回值**

注意：

>  *  函数名的参数可以有多个，多个参数之间使用逗号隔开：
>  *  匿名参数不管多复杂，只能写一行，且逻辑上结束位置应该要有返回值；
>  *  返回值和正常函数一样，可以是任意数据类型。

## sorted()：排序函数 ##

语法：sorted（Iterable, key = None, reverse = False）

Iterable：可迭代对象

key：排序规则，在sorted内部则会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数，根据函数运算结果排序。

reverse：是否倒序。True：倒序，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

结果：

> \[1, 5, 3, 4, 6\]  
> \[1, 3, 4, 5, 6\]  
> \[1, 2, 3\]
> 
> Process finished with exit code 0

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))

结果：

> \['狐仙', '麻花藤', '冈本次郎', '中央情报局'\]
> 
> Process finished with exit code 0

和lambda函数使用：

# 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)
    
    
    # 字典中按照年龄大小排序
    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']))

结果：

> \['狐仙', '麻花藤', '冈本次郎', '中央情报局'\]  
> \[\{'name': 'wusir', 'age': 16, 'id': 2\}, \{'name': 'taibai', 'age': 17, 'id': 3\}, \{'name': 'alex', 'age': 18, 'id': 1\}\]
> 
> Process finished with exit code 0

## filter()：筛选函数 ##

> **语法：filter（function, Iterable）**

function：用来筛选函数，在filter中会自动把iterable中的元素传递给function，然后根据function返回True或者False来判断是否保留此项数据。

Iterable：可迭代对象。

# 筛选所有的偶数
    lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    ll = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)
    print(ll)
    print(list(ll))
    
    # 筛选年龄⼤于16的数据
    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)
    print(list(fl))

结果：

> <filter object at 0x0000000000ACA6D8>  
> \[2, 4, 6\]  
> \[\{'id': 1, 'age': 18, 'name': 'alex'\}, \{'id': 3, 'age': 17, 'name': 'taibai'\}\]
> 
> Process finished with exit code 0

> **注意：filter()返回的是一个对象的地址，我们可以通过列表或者元组来接收。**

## 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，分别执行其function。

计算列表中每个元素的平方：

def func(e):
        return e * e
    
    
    mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(mp)
    print(list(mp))

结果：

> <map object at 0x0000000000BB4860>  
> \[1, 4, 9, 16, 25\]
> 
> Process finished with exit code 0

> **注意：map()返回的是一个对象的地址，我们可以通过列表或者元组来接收。**

我们也可以改写为lambda形式：

print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))

结果：

> \[1, 4, 9, 16, 25\]
> 
> Process finished with exit code 0

下面我们来计算两个列表中相同位置的和：

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
    print(list(map(lambda x, y: x + y, lst1, lst2)))

结果：

> \[3, 6, 9, 12, 15\]
> 
> Process finished with exit code 0

## 递归 ##

函数调用本身就叫做递归。

def func():
        print("我是谁")
        func()
    
    
    func()

结果：

> （略）

本次递归是一个循环，非常故而不打印结果，小伙伴可以自己试一试。

一般来说，递归不是无限的，我们的Python解释器默认最大的递归层数为1000以内，当然也你可以自己引入sys中的getrecursionlimit()来查看层数，也可以使用sys里面的setrecursionlimit()来自己改变递归层数。

递归的应用：

我们可以使用递归来遍历各种树形结构。比如说我们的文件夹系统，可以使用递归来遍历文件夹中的所有文件。

## 二分查找 ##

二分查找也就是设置最左右的元素索引，通过比较中间值大小来再次确认下一次查找的区间，类似高中方程求值二分法。

下面演示二分查找传统做法：

lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
    n = 567
    left = 0
    right = len(lst) - 1
    count = 1
    while left <= right:
        middle = (left + right) // 2
        if n < lst[middle]:
            right = middle - 1
        elif n > lst[middle]:
            left = middle + 1
        else:
            print(count)
            print(middle)
            break
        count = count + 1
    else:
        print("不存在")

结果：

> 4  
> 12
> 
> Process finished with exit code 0

## 面试题 ##

用函数方法写出二分法查找