写给小白的Python之014：匿名函数、递归函数

导读：

1.匿名函数

2.递归函数

1.匿名函数

lambda关键词能创建小型匿名函数。lambda函数能接收任何数量的参数，但只能返回一个表达式的值，它的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]] : expression

lambda表达式可以在任何需要函数对象的地方使用，且不能直接调用print，它们在语法上被限制为单一的表达式：

f = lambda x, y: x+y
print(f(10, 20)) # 30

def make_fun(n):
    return lambda x: x+n
f = make_fun(15)
print(f(5)) # 20

应用场合：

函数作为参数传递：

（1）自己定义函数

>>> def fun(a, b, opt):
... print "a =", a
... print "b =", b
... print "result =", opt(a, b)
...
>>> fun(1, 2, lambda x,y:x+y)
a = 1
b = 2
result = 3

（2）作为内置函数的参数

想一想，下面的数据如何指定按age或name排序？

stus = [
{"name":"zhangsan", "age":18}, 
{"name":"lisi", "age":19}, 
{"name":"wangwu", "age":17}
]
按name排序：
>>> stus.sort(key = lambda x:x['name'])
>>> stus
[{'age': 19, 'name': 'lisi'}, {'age': 17, 'name': 'wangwu'}, {'age': 18, 'name': 'zhangsan'}]
按age排序：
>>> stus.sort(key = lambda x:x['age'])
>>> stus
[{'age': 17, 'name': 'wangwu'}, {'age': 18, 'name': 'zhangsan'}

 2.递归函数

如果一个函数在内部不调用其它的函数，而是自己本身的话，这个函数就是递归函数。

举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n
解决办法1:

看阶乘的规律:

1! = 1
2! = 2 × 1 = 2 × 1!
3! = 3 × 2 × 1 = 3 × 2!
...
n! = n × (n-1)!
fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1)

解决办法2:

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，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。可以试试 fact(1000)：

>>> fact(1000)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 4, in fact
...
File "<stdin>", line 4, in fact
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。

尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且， return 语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。

上面的 fact(n)函数由于 return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中：

def fact(n):
    return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
    if num == 1:
        return product
    return fact_iter(num - 1, num * product)

可以看到， return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身， num - 1 和 num * product 在函数调用前就会被计算，不影响函数调用。

fact(5)对应的 fact_iter(5, 1)的调用如下：

===> fact_iter(5, 1)
===> fact_iter(4, 5)
===> fact_iter(3, 20)
===> fact_iter(2, 60)
===> fact_iter(1, 120)
===> 120

尾递归调用时，如果做了优化，栈不会增长，因此，无论多少次调用也不会导致栈溢出。

遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化， Python 解释器也没有做优化，所以，即使把上面的 fact(n)函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。

小结:

使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。

针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。

今日总结：

1.匿名函数必须要掌握。

2.递归函数，很少用到，但要知道其实现原理以及尾递归优化，面试时很可能会问到。