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python基础——匿名函数及递归函数
1 匿名函数语法
匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
2 匿名函数举例
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
>>> f = lambda x: x * x >>> f <function <lambda> at 0x10453d7d0> >>> f(5) 25
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
递归函数
1、递归函数定义
递归就是引用（或者调用）自己的意思
有用的递归函数包含以下几个部分:
1 必须有一个明确的结束条件
2 每次进入更深一层递归时，问题规模相比于上次递归都应有减少
3 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用时通过栈stack这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出，程序会以一个“超过最大递归深度”的错误信息结束）
递归中每次函数被调用，针对这个调用函数的新命名空间会被创建，意味着当函数调用“自身”时，实际上运行的是两个不同的函数（或者说是同一个函数具有两个不同的命名空间）
递归的深度：
import sys print(sys.getrecursionlimit())
输出结果为：
1000
2 递归函数实现二分法举例
二分法举例：
data=list(range(1000))
def sear(num,data):
if len(data)>1:
#二分
mid_index=int(len(data)/2)
mid_value=data[mid_index]
if num > data[mid_index]:
#num在列表的右边
data=data[mid_index:]
sear(num,data)
elif num < data[mid_index]:
#num在列表的左边
data=data[:mid_index]
sear(num,data)
else:
print("find it")
return
else:
if data[0]==num:
print(‘find it‘)
else:
print(‘not exists‘)
sear(0,data)
sear(999,data)
sear(10000,data)
输出结果为：
find it find it not exists
求5的阶乘
def num (n):
if n == 1:
return 1
else:
return num (n-1)*n
print(num(5))
输出结果为：
120
方法和函数的区别
1 调用方法不一样 函数括号 方法点号
2 方法只对调用它的对象有用
函数没有绑定任何对象
方法可以绑定到具体的对象
函数式编程概念
编程风格
1不会修改外部值的状态
2 精简，可读性差
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原文地址：http://www.cnblogs.com/niejinmei/p/6761675.html
