一、 什么是函数递归调用
函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用该函数
本身,称之为函数的递归调用
递归调用必须有两个明确的阶段:
1. 回溯: 一次次递归调用下去,说白了就一个重复的过程,但需要注意的是每一次重复问题的规模都应该有所减少,直到逼近一个最终的结果,即回溯阶段一定要有一个明确的结束条件
2. 递推: 往回一层一层推算出结果
import sys print(sys.getrecursionlimit()) sys.setrecursionlimit(2048)
def foo(n):
print('from foo',n)
foo(n+1)
foo(0)
def bar():
print('from bar')
foo()
def foo():
print('from foo')
bar()
foo()
age(5)=age(4)+2 age(4)=age(3)+2 age(3)=age(2)+2 age(2)=age(1)+2 age(1)=18 age(n)=age(n-1)+2 #n>1 age(n)=18 #n=1
# 递归调用就是一个重复的过程,但是每一次重复问题的规模都应该有所减少,并且应该在满足某种条件的情况下结束重复,开始进入递推阶段
def age(n): if n == 1: return 10 return age(n-1) + 2 print(age(5)) ------------------------------------------- 18
l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10,[11,]]]]]]]]]]] def search(l): for item in l: if type(item) is not list: # 不是列表直接打印 print(item) else: # 判断是列表则继续循环,判断... search(item) search(l) ---------------------------------------------------------- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
算法:是如何高效率地解决某一个问题的方法/套路
# 二分法
nums=[13,15,17,23,31,53,74,81,93,102,103,201,303,403,503,777]
find_num=503
def binary_search(nums,find_num):
print(nums)
if len(nums) == 0:
print('not exists')
return
mid_index=len(nums) // 2
if find_num > nums[mid_index]:
# in the right
nums=nums[mid_index+1:] # 切一半
# 重新执行二分的逻辑
binary_search(nums,find_num)
elif find_num < nums[mid_index]:
#in the left
nums=nums[0:mid_index]
# 重新执行二分的逻辑
binary_search(nums,find_num)
else:
print('find it')
# binary_search(nums,find_num)
binary_search(nums,94)
--------------------------------------------------------------------
[13, 15, 17, 23, 31, 53, 74, 81, 93, 102, 103, 201, 303, 403, 503, 777]
[102, 103, 201, 303, 403, 503, 777]
[102, 103, 201]
[102]
[]
not exists
#####################################################################
l=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def search(l,num):
print(l)
if len(l)==0:
print("not")
return
my_index=len(l) // 2 # 10/2 =5 ##//地板除，取整数
if num > l[my_index]:
l=l [my_index+1:] #5+1
search(l,num)
elif num < l[my_index]:
l=l[0:my_index]
search(l,num)
else:
print("find it")
search(l,3)
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4]
[3, 4]
[3]
find it
二、三元表达式
def max2(x, y):
# if x > y:
# return x
# else:
# return y
return x if x > y else y
# 三元表达式实现的效果就是:条件成立的情况下返回一个值,不成立的情况下返回另外一种值
# res=条件成立情况下返回的值 if 条件 else 条件不成立情况下返回的值
name=input('your name: ').strip()
res="SB" if name == 'lqz' else "NB"
print(res)
三、列表生成式、字典生成式
names=['alex','lqz','yyh','fm'] l=[] for name in names: res=name + '_DSB' l.append(res) print(l) l=[name + '_DSB' for name in names] print(l) --------------------------------------------------- ['alex_DSB', 'lqz_DSB', 'yyh_DSB', 'fm_DSB'] ['alex_DSB', 'lqz_DSB', 'yyh_DSB', 'fm_DSB']
names=['alex_sb','lqz_sb','yyh_sb','fm_sb','egon']
l=[]
for name in names:
if name.endswith('sb'):
l.append(name)
print(l)
l=[name for name in names if name.endswith('sb')]
print(l)
--------------------------------------------------------
['alex_sb', 'lqz_sb', 'yyh_sb', 'fm_sb']
['alex_sb', 'lqz_sb', 'yyh_sb', 'fm_sb']
items=[
('name','egon'),
('age',18),
('sex','male'),
]
dic=dict(items)
print(dic)
------------------------------------
{'name': 'egon', 'age': 18, 'sex': 'male'}
# 补充
l=['a','b','c','d'] for i,v in enumerate(l): print(i,v) ------------------------------------------- 0 a 1 b 2 c 3 d
keys=['name','age','sex']
vals=['egon',18,'male']
dic={}
for i,k in enumerate(keys):
# print(i,k)
dic[k]=vals[i]
print(dic)
dic={k:vals[i] for i,k in enumerate(keys)}
print(dic)
dic={k:vals[i] for i,k in enumerate(keys) if i > 0}
print(dic)
----------------------------------------------------------
{'name': 'egon', 'age': 18, 'sex': 'male'}
{'name': 'egon', 'age': 18, 'sex': 'male'}
{'age': 18, 'sex': 'male'}
print({i:i for i in range(10)})
print({i for i in range(10)})
print({i for i in 'hello'})
-------------------------------------------
{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
{'l', 'h', 'o', 'e'}
四、匿名函数
1 匿名函数：就是没有名字的函数
2 为何要用：
用于仅仅临时使用一次的场景，没有重复使用的需求
def sum2(x,y): return x+y print(lambda x,y:x+y) print((lambda x,y:x+y)(1,2)) --------------------------------------- <function <lambda> at 0x0000022BFE155510> 3
# 匿名函数的精髓就是没有名字，为其绑定名字是没有意义的
f=lambda x,y:x+y print(f) print(f(1,2)) -------------------------------------- <function <lambda> at 0x000002E84DFB2EA0> 3
# 匿名函数与内置函数结合使用
# max,min,sorted,map,filter,reduce
salaries={
'egon':300000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
# 求薪资最高的那个人名：即比较的是value，但取结果是key
res=max(salaries)
print(res)
-----------------------------------------------------------
yuanhao
# 可以通过max函数的key参数来改变max函数的比较依据，运行原理：
# max函数会“for循环”出一个值，然后将该值传给key指定的函数
# 调用key指定的函数，将拿到的返回值当作比较依据
salaries={
'egon':300000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
def func(name):
# 返回一个人的薪资
return salaries[name]
res=max(salaries,key=func) #'egon'
print(res)
------------------------------------------------------
alex
d={"a":1,"b":2,'c':3}
print(max(d))
def func(k):
return d[k]
print(func("a")) # 函数根据key取对应的value
res=max(d,key=func)
print(res)
# 匿名函数写法
print(max(d,key=lambda s:d[s]))
--------------------------------------------
c
1
c
c
# 求最大值
salaries={
'egon':300000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
res=max(salaries,key=lambda name:salaries[name]) #'egon'
print(res)
-----------------------------------------------------
alex
# 求最小值
salaries={
'egon':300000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
res=min(salaries,key=lambda name:salaries[name]) #'egon'
print(res)
-------------------------------------------------------
yuanhao
# sorted排序
nums=[11,33,22,9,31]
res=sorted(nums,reverse=True)
print(nums)
print(res)
salaries={
'egon':300000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
for v in salaries.values():
print(v)
res=sorted(salaries.values())
print(res)
res=sorted(salaries,key=lambda name:salaries[name],reverse=True)
print(res)
------------------------------------------------------------------------
[11, 33, 22, 9, 31]
[33, 31, 22, 11, 9]
300000
100000000
10000
2000
[2000, 10000, 300000, 100000000]
['alex', 'egon', 'wupeiqi', 'yuanhao']
map：把一个列表按照我们自定义的映射规则映射成一个新的列表
names=['alex','lxx','wxx','yxx'] res=map(lambda name: name + "dSB", names) print(list(res)) ---------------------------------------------- ['alexdSB', 'lxxdSB', 'wxxdSB', 'yxxdSB']
filter: 从一个列表中过滤出符合我们过滤规则的值
运行原理：相当于for循环取出每一个人名，然后传给匿名函数，将调用匿名函数返回值为True的那个人名给留下来
names=['alex_sb','lxx_sb','wxx_sb','egon','yxx']
res=filter(lambda name:name.endswith('sb'),names)
print(list(res))
print([name for name in names if name.endswith('sb')])
------------------------------------------------------------
['alex_sb', 'lxx_sb', 'wxx_sb']
['alex_sb', 'lxx_sb', 'wxx_sb']
# reduce: 把多个值合并成一个结果
from functools import reduce l=['a','b','c','d'] res=reduce(lambda x,y:x+y,l,'A') # 'A','a' => 'Aa' # 'Aa','b'=>'Aab' # 'Aab','c'=>'Aabc' # 'Aabc','d'=>'Aabcd' print(res) --------------------------------------- Aabcd
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
from functools import reduce l=['a','b','c','d'] res=reduce(lambda x,y:x+y,l) # 'a','b'=>'ab' print(res) res=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101)) # 1,2=>3 # 3,3=>6 print(res) ---------------------------------------------------------------------------- abcd 5050
作业：
作业：
1 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数，如：0 1 1 2 3 4 7...)
2 一个嵌套很多层的列表，如l=［1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]］，用递归取出所有的值
3 编写用户登录装饰器，在登录成功后无需重新登录，同一账号重复输错三次密码则锁定5分钟
4、求文件a.txt中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）
5、文件shopping.txt内容如下
mac,20000,3
lenovo,3000,10
tesla,1000000,10
chicken,200,1
求总共花了多少钱？
打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]
求单价大于10000的商品信息,格式同上
明日默写：
二分查找