上节课复习
1、生成器
def func():
yield
g=func()
next(g)
x=yield
2、三元表达式
res=x if 条件 else y
3、列表推导式，字典生成式，生成器表达式
l=[表达式 for i in 可迭代对象 if 条件]
g=(表达式 for i in 可迭代对象 if 条件)
d={k:v for i in 可迭代对象 if 条件}
4、max，zip
max(可迭代对象)
生成器=zip(可迭代对象1，可迭代对象2)
g=zip('hello',[1,2,3])
# print(g)
print(list(g))
什么是函数递归?
1.函数递归调用(是一种特殊的嵌套调用):在调用一个函数的过程中，直接或者间接调用了函数本身
递归必须要有两个阶段:
递推:一层一层递归调用下去，强调每进入下一层递归问题的规模必须有所减少
回溯:递归必须要有一个明确的结果和条件，在满足该条件时结束递推阶段
开始一层一层回溯
递归的精髓在于通过不断重复逼近一个最终的结果
2.为什么要用函数递归
age(5)=age(4)+2 age(4)=age(3)+2 age(3)=age(2)+2 age(2)=age(1)+2 age(1)=26
def age(n):
if n==1:
return 26
res=age(n-1)+2
return res
print(age(5))
l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,]]]]]]]]]
def tell(l):
for item in l:
if type(item) is list:
#继续进入下一层递归
tell(item)
else:
print(item)
tell(l)
二分法
有一个从小到大排列的整型数字列表 # 这种方法效率太低 算法就是解决问题对的最优方法，按照什么样的逻辑把问题高效的解决掉，这就是算法
nums=[1,3,7,11,22,34,55,78,111,115,137,149,246,371]
10 in nums
for item in nums:
if item == 10:
print('find it')
break
else:
print('not exists')
正确的操作
nums=[1,3,7,11,22,34,55,78,111,115,137,149,246,371]
def search(search_num,nums):
print(nums)
if len(nums)==0:
print('不存在')
return
mid_index=len(nums)//2
if search_num>nums[mid_index]:
#in the right
nums=nums[mid_index+1:]#列表这一刻被切空
search(search_num,nums)
elif search_num<nums[mid_index]:
#in the left
nums=nums[:mid_index]
search(search_num,nums)
else:
print('find it')
search(31,nums)
匿名函数(没有名字)
#匿名函数:没有绑定名字的下场是用一次就回收了
# def func(x,y):#func=函数的内存地址
# return x+y
# print(lambda x,y:x+y) #这里的x+y相当于有名函数 return x+y
#匿名函数加括号就能运行
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res) #这种太丑
f=lambda x,y:x+y
print(f)
print(f(1,2))
匿名函数与其他函数一起使用，用一次就丢掉了
#max min map filter sorted
匿名函数的应用
方式1 有名函数
salaries={'egon':3000,'alex':100000000,'wupeiqi':10000,'yuanhao':2000} #比较字典key的大小，如果是列表不是字典的话可以 # 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(可迭代器对象),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))
方式2:匿名函数
salaries={'egon':3000,'alex':100000000,'wupeiqi':10000,'yuanhao':2000} #比较字典key的大小，如果是列表不是字典的话可以 print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k])) print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k]))
匿名函数与其他函数的结合使用
l=[10,1,3,-9,22] l1=sorted(l,reverse=False) l1=sorted(l) print(l1) l2=sorted(l,reverse=True) print(l2)
map 的工作原理(映射)
names=['张明言','刘华强','苍井空','alex'] # 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 res=map(lambda x:x+"_SB",names) print(res) # print(list(res)) print(res.__next__())
fileter的工作原理(过滤)
# 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
names=['alexSB','egon','wxxSB','OLDBOYSB']
print([name for name in names if name.endswith('SB')])
aaa=filter(lambda x:x.endswith('SB'),names)
print(aaa)
print(list(aaa))
内置函数
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