标签：折射 递归函数 bsp 导致 binary ted 定义 参数顺序 map
关键参数和位置参数：只要记住关键参数必须要放在位置参数后面就行了
#参数问题
def test(x,y,z):
print(x)
print(y)
print(z)
test(z=1,x=2,y=3)#2,3,1，关键参数顺序不受影响
test(1,2,3)#1,2,3，位置参数顺序就是传入的顺序
#test(1,y=2,4)#error,关键参数必须放在位置参数的后面
test(1,z=2,y=2)
非固定参数（可变参数？）：*args，**kwargs
#可变参数
def test1(*args):#形参的数量不固定
print(args)
test1(1,2,3,4,5,)#实参放入元组中
#结合位置参数
def test2(x,*args):
print(x)
print(args)
test2(1,2,3,4,5,6,7)
#接受字典的可变参数---关键字参数
def test3(**kwargs):
print(kwargs)
test3(name=‘sun‘,age=‘8‘,sex=‘M‘,tall="168")
test3(name=‘sun‘)
#组合使用
def test4(name,**kwargs):
print(name)
print(kwargs)
test4(‘sun‘)
test4(‘sun‘,age=10)
test4(‘sun‘,age=10,sex="m")
def test5(name,age=10,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(kwargs)
test5(‘sun‘,24,hobby=‘sleep‘)
test5(‘sun‘,sex=‘m‘,age=3)#age=3的位置可以放在后面
def test6(name,age=18,*args,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(args)
print(kwargs)
test6(‘sun‘,24,1,2,3,sex=‘m‘,hobby=‘sleep‘)#注意以下*args是如何传参的
针对数字、字符串这样的变量，在函数内部的参数的改变不会影响函数外面的全局变量的值
#局部变量的问题
name=‘SYR‘
def change_name(name):
print(‘before change‘,name)
name=‘syr‘
print(‘after change‘,name)
change_name(name)
print(name)
执行结果：
before change SYR
after change syr
SYR
如果执意要在函数内部改变函数外的同名全局变量，可以在函数内部申明global
school=‘CQPUT‘
def change(name):
global school#在函数内就可以修改全局变量了
school=‘cqput‘
print(‘before change‘,name,school)
name=‘syr‘
print(‘after change‘,name)
change(name)
print(‘school‘,school)
#局部变量前面加上global之后，就可以修改全局变量
执行结果：
before change SYR cqput
after change syr
school cqput
可以看到shcool在内部改变了也会直接改变函数外面的那个school
但是针对数组，字典等，函数内部的参数改变会直接折射到函数外
#列表，集合，字典这些，在函数内部修改也会影响到全局变量
names=[‘sun‘,‘yue‘,‘ru‘]
def change_names():
names[0]=‘孙‘
print(names)
change_names()
print(names)#namse被修改 了
执行结果：
[‘孙‘, ‘yue‘, ‘ru‘]
[‘孙‘, ‘yue‘, ‘ru‘]
递归函数的特性：
简单的递归示例：二分查找
#Author:Yueru Sun
def binary_search(dataset,find_num):
print(dataset)
if len(dataset)>1:
mid=int(len(dataset)/2)
if dataset[mid]==find_num:
print(‘找到%d啦,在第%d位置‘%(dataset[mid],mid))
elif dataset[mid]>find_num:
print(‘要查找的数字在%d的左边‘%dataset[mid])
return binary_search(dataset[0:mid],find_num)
else:
print(‘要查找的数字在%d的右边‘%dataset[mid])
return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
else:
if dataset[0]==find_num:
print(‘找到数字‘)
else:
print(‘查找失败‘)
# data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
binary_search([1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35],1)
匿名函数：
就是不需要显示的指定函数
简单示例：
#这段代码
def calc(n):
return n**n
print(calc(10))
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))
结合map：
res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
print(i)
高阶函数就是一个函数接收另外一个函数作为参数。
简单示例：
def add(x,y,f):
return f(x) + f(y)
res = add(3,-6,abs)
print(res)
常用的高阶函数之map：
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
常用的高阶函数之reduce：
>>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
常用的高阶函数之filter：
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 结果: [1, 5, 9, 15]
常用的高阶函数之sorted：
sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317848428125ae6aa24068b4c50a7e71501ab275d52000
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原文地址：https://www.cnblogs.com/mesunyueru/p/8966727.html
