递归函数、匿名函数、内置函数

Python-16

@(Python)

一、函数递归

1. 什么是函数递归

函数递归，就是函数的递归调用，是一种特殊的嵌套调用，在调用一个函数时，直接或间接的调用了自己

① 递归必须要有两个阶段

递推阶段：先一层一层递归调用下去，每进入下一层递归，问题的规模必须减少

回溯阶段：得到结果后，再一层一层回溯

补充说明：

递归必须要有一个明确的结束条件，在满足该条件时结束递推，并开始回溯

只有下一层递归结束，上一层才能结束

递归不是单独的重复，根据问题的的规模，每进入下一层递归，问题的规模必须减少

递归的目的在于，通过不断的重复，来接近一个最终的结果

② 直接调用自己

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说明：Python中有递归优化，达到一定层数就终止掉，避免无限制占用内存

③ 间接调用自己

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取出下面列表中的数字x_list=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10]]]]]]]]]]

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④ 递归层数更改（了解）

查看递归的层数限制，使用import sys模块

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更改递归层数（了解）

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2. 递归的二分法应用

如下，有从小到大排列的整型数字列表

要求：输入数字，判断这个数字是否在这个列表中

① 一般方法

nums=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]
search_num=10
for item in nums:
    if item == search_num:
        print('find it')
        break
else:
    print('not exist')

② 递归+二分法的方法

二分法：就是将列表不断的从中间分成两份，缩小查找的范围

利用列表切片，不断的切列表

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number_list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]

def number(search_number,number_list):
    if len(number_list) == 0:  # 如果==1，那么list_mid_index+1就不能加1
        print('number is not exist')
        return
    list_mid_index=len(number_list)//2
    if search_number > number_list[list_mid_index]:
        number_list=number_list[list_mid_index+1:]
        number(search_number,number_list)
    elif search_number < number_list[list_mid_index]:
        number_list=number_list[:list_mid_index]
        number(search_number,number_list)
    else:
        print('find it')

number(1,number_list)

二、匿名函数

匿名函数是没有绑定函数名字的函数

匿名函数一般不单独使用，一般配合max min map sorted filter内置函数使用

匿名函数一般使用一次就不用了

1. 匿名函数的格式

lambda x,y:x+y，在没有调用前，就是内存地址

匿名函数写在一行，lambda表示匿名函数

x+y相当于return x+y

2. max()+匿名函数

max(可迭代对象)求最大值

salaries={
    'egon':3000,
    'alex':10000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}
取出这个字典中，工资最高的信息

① max()的工作原理

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max的返回值不可改，比如传入的是字典，那返回值就是字典的key；传入的是列表，返回的就是元素

因此，max取出的是字典的key，统计的是key字符串的个数最多的

虽然max的返回值不可改，但是改变max的比较依据

② 普通使用方式

使用格式：max(salaries,key=func)

① max(a)首先将迭代对象a变为迭代器对象

② 运行next，将可迭代器对象a当做参数传给key后面的函数func，func()函数处理后，得到的返回值就是比较依据

③ max()根据这个返回值做比较，最后的结果是和字典对应的key

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③ 配合匿名函数使用

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补充说明：

key=func表示指定max的比较依据是func的返回值，这个func函数，可以是自定义的匿名函数

将max结果,当做参数传给key后面的函数，将这个函数返回值当做比较依据

3. min()+匿名函数

min(可迭代对象)求最小值

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4. sorted()+匿名函数

sorted()默认将列表中内容，按从小到大顺序排列

sorted()不改变原值，重新赋值会开辟新内容空间

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sorted(列表,reverse=True)从大到小顺序排列

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① 配合匿名函数使用

salaries={
    'egon':3000,
    'alex':10000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}
按照工资从低到高，显示人名
按照工资从高到低，显示人名

如果不改变对比依据，默认会以key作为对比依据

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按照工资从低到高，显示人名：sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k])

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按照工资从高到低，显示人名：sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True)

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5. map()+匿名函数

① map()的工作原理

使用格式：map(lambda,names)

① map(lambda,names)首先将迭代对象names变为迭代器对象

② 运行next，将可迭代器对象names当做参数传给前面的匿名函数lambda，匿名函数lambda的返回值当做map的结果

将names中的值，按照lambda中的规则，映射成新的值

names=['a','b','c','d','e','f']

print(map(lambda x:x+'_it',names))
x_list=map(lambda x:x+'_it',names)
print(list(x_list))

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6. filter()+匿名函数

① filter()的工作原理

使用格式：filter(lambda,names)

① filter(lambda,names)首先将迭代对象names变为迭代器对象

② 运行next，将可迭代器对象names当做参数传给前面的匿名函数lambda，filter会判断匿名函数lambda的返回值的真假，如果为真就留下