标签：maximum 通过 abd rom Cattle 间接 break ext 排序
一、函数递归
1. 定义：
递归调用（特殊的嵌套调用）：在调用一个函数的过程中，又直接或者间接地调用了该函数本身
2. 递归有两个明确的阶段：
递推：一层层的递归调用下去，强调每进入下一层递归问题的规模都必须有所减少
回溯：递归必须有一个明确的结束条件，在满足该条件时结束递推
3. 精髓：通过不断地重复逼近一个最终的结果
4.使用：
4.1重复调用的结果
1 # 一直重复调用 2 def bar(): 3 print(‘from bar‘) 4 foo() 5 6 def foo(): 7 print(‘from foo‘) 8 bar() 9 foo() 10 11 # RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
4.2 重新设置最大递归深度
import sys print(sys.getrecursionlimit()) # 最大递归层数 sys.setrecursionlimit(3000) # 重新设置最大递归层数 print(sys.getrecursionlimit()) def foo(n): print(‘from foo‘,n) foo(n+1) foo(0) # from foo 2997Traceback (most recent call last): # RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
4.3 例子
分析 # age(5) = age(4) + 2 # age(4) = age(3) + 2 # age(3) = age(2) + 2 # age(2) = age(1) + 2 # age(1) = 26 # age(n) = age(n-1) + 2 #n > 1 # age(1) = 26 #n = 1 def age(n): if n == 1: return 26 return age(n-1) + 2 print(age(5))
取出列表中的数字 l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,]]]]]]]]] def tell(l): for item in l: if type(item) is list: # 判断类型 #继续进入下一层递归 tell(item) else: print(item) tell(l)
1 list=[1,4,8,54,74,88,93,122,154,178,243,354,388,865] 2 # 以前的做法： 3 # for item in list: 4 # if item==10: 5 # print(‘find it‘) 6 # break 7 # else: 8 # print(‘not exists‘) 9 10 def search(search_num,list): 11 print(list) 12 if len(list)==0: 13 print(‘not exists‘) 14 return 15 # 列表数字的中间索引 16 mid_index=len(list)//2 17 if search_num<mid_index: 18 # 在左边 19 list=list[:mid_index] 20 # 把列表从左边取至中间索引位置 21 search(search_num,list) 22 # 继续查找 23 elif search_num>mid_index: 24 list=list[mid_index+1:] 25 search_num(search_num,list) 26 else: 27 print(‘find it‘) 28 search(66,list)
二、匿名函数
1.定义：没有具体的函数名字，使用一次之后就回收了
def func(x,y): #func=函数的内存地址 return x+y res=(lambda x,x+y)(2,3) print(res)
max min map filter sorted
2. max 的工作原理（ min map filter sorted 与之类似）
取出字典中value的最大值 salaries={ ‘cat‘:3000, ‘dog‘:100000000, ‘mouse‘:10000, ‘cattle‘:2000 } # max的工作原理 # 1 首先将可迭代对象变成迭代器对象 # 2 res=next(迭代器对象),将res当作参数传给key指定的函数,然后将该函数的返回值当作判断依据 def func(k): return salaries[k] print(max(salaries,key=func)) # next(iter_s) # ‘cat‘, v1=func(‘cat‘) # ‘dog‘, v2=func(‘dog‘) # ‘mouse‘, v3=func(‘mouse‘) # ‘cattle‘, v4=func(‘cattle‘)
匿名函数写法：
salaries = { ‘cat‘: 3000, ‘dog‘: 1000000, ‘mouse‘: 10000, ‘cattle‘: 2000 } print(max(salaries, key=lambda k: salaries[k])) # next(iter_s) print(min(salaries, key=lambda k: salaries[k])) # next(iter_s)
3. sorted
l = [10, 1, 3, -9, 22] l1 = sorted(l, reverse=False) print(l1) l2 = sorted(l, reverse=True) print(l2)
salaries = { ‘cat‘: 3000, ‘dog‘: 1000000, ‘mouse‘: 10000, ‘cattle‘: 2000 } print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True))
4. map
names=[‘Luffy‘,‘Namy‘,‘Brooke‘,‘Sauro‘] # map的工作原理 # 1 首先将可迭代对象变成迭代器对象 # 2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后将该函数的返回值当作map的结果之一 name=map(lambda x:x+"_SB",names) print(name) print(list(name)) print([name+"_SB" for name in names])
5.filter
names=[‘LuffyNB‘,‘Namy‘,‘BrookeNB‘,‘Sauro‘] # filter的工作原理 #1 首先将可迭代对象变成迭代器对象 #2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后filter会判断函数的返回值的真假,如果为真则留下res # print([name for name in names if name.endswith(‘NB‘)]) name=filter(lambda x:x.endswith(‘NB‘),names) print(name) print(list(name))
三、内置函数
待更新。。。。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Smart1san/p/9222040.html
