ブログを書いていない2日間停止し、最初のボリュームブーストを停止し、その後、品質に従事することはできません。結局のところ、我々は初心者で、ブログを書くために方法がわかりません
λは匿名関数（いくつかの簡単な機能とデザイン機能を解決するために）
構文：関数名=ラムダパラメータ：戻り値
注意：
1.lambdaは、匿名関数を表す。デフ、⼀言葉は関数を宣言することができます宣言する必要はありません
2関数のパラメータは、間のコンマで区切られた複数のパラメータの複数であってもよいです
3.どんなに複雑な匿名関数。⼀のみ書き込み線、およびロジックの終了後にデータを直接返します
4.戻り値と正常な機能は、任意のデータ型であってもよいです
ケース：
＃n回のn⽅側計算
DEF ：FUNC（n）は
リターンのn ** n個
の印刷（FUNC（10 ））
F = ラムダ N：N ** N
プリント（F（10））
二.sorted（）関数（ソート機能）
语法：ソート（反復処理可能な、キー=なしには、偽=リバース）
反復可能な：反復可能オブジェクト
キー：照合（ソート機能）、内部の各要素は、計算の結果の関数をソートする関数に渡される繰り返しオブジェクトパラメータをソートします。
リバース：それはフラッシュバック真:.フラッシュバックであるかどうか、偽：正シーケンス
一人で使用します。
LST = [1,5,3,4,6 ]
LST2 = ソート（LST）
プリント（LST） ＃元の列リストが変更されない
印刷（LST2） ＃を新しいリストをカラムソートさ返し
DIC = {1：' A '、3：' C '、2 ' B " }
印刷（ソート（DIC）） ＃辞書の場合。ご注文後、キーを返します
そして、組み合わせて使用される機能
＃⾏トレッキング⻓ソート文字列の文字列の長さの中へ
LST = [ " ねじれつる"、" 岡本次郎"、" CIA "、" キツネ" ]
＃文字列の文字列の長さを計算⻓
DEF FUNC（S）：
返すLEN（S）
を印刷（ソート（LST、FUNC =キー））
そして、組み合わせて、ラムダ
# 根据字符串串⻓长度进⾏行行排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串串⻓长度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
{"id":2, "name":'wusir', "age":16},
{"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
# 按照年年龄对学⽣生信息进⾏行行排序
print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))
三. filter()(筛选函数)
语法: filter(function. Iterable)
function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据
Iterable: 可迭代对象
案例
lst = [1,2,3,4,5,6,7]
l1 = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数
print(l1)
print(list(ll))
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
{"id":2, "name":'wusir', "age":16},
{"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst) # 筛选年年龄⼤大于16的数据 print(list(fl))
四.map()(映射函数)
语法: map(function, iterable) (可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别取执行function)
案例:
#计算列表中每个元素的平方 ,返回新列表
def func(e):
return e*e
mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
print(mp)
print(list(mp))
与lambda函数组合使用
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))
#计算两个列表中相同位置的数据的和
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))
五.递归.(自己调用自己)
递归的应用:
我们可以使用递归来遍历各种树形结构, 比如我们的文件夹系统. 可以使用递归来遍历该文件夹中的所有文件
import os
def read(filepath, n):
files = os.listdir(filepath) # 获取到当前文件夹中的所有文件
for fi in files: # 遍历文件夹中的文件, 这里获取的只是本层文件名
fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加入文件夹获取到文件夹+文件
if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路径下的文件是文件夹
print("\t"*n, fi)
read(fi_d, n+1) # 继续进行相同的操作
else:
print("\t"*n, fi) # 递归出口. 最终在这里隐含着return
#递归遍历目录下所有文件
read('../work_space/', 0)
六.二分查找(好像是面试题必有的,Java也有)
原理: 每次能够排除掉一半的数据. 查找的效率常高. 但是局限性比较大. 必须是有序序列才可以使用二分查找
注意:一定是要有序序列才能使用
# 判断n是否在lst中出现. 如果出现请返回n所在的位置
# 二分查找---非递归算法
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
n = 567
left = 0
right = len(lst) - 1
count = 1
while left <= right:
middle = (left + right) // 2
if n < lst[middle]:
right = middle - 1
elif n > lst[middle]:
left = middle + 1
else:
print(count)
print(middle)
break
count = count + 1
else:
print("不存在")
目前二分查找还是掌握的不好,等以后掌握好了再回来补充,
如果我以上的内容有错,希望可以告诉我,我们一起进步