发布时间:2018-04-08 21:34:09编辑:Run阅读(3983)
enumerate枚举的用法
例子1
li = ['Sam', 'Tom', 'Jack', '老王'] for index, name in enumerate(li): # 用两个变量接收,一个接收索引值,一个接收列表里的每个元素 print(index, name)
执行结果
0 Sam
1 Tom
2 Jack
3 老王
例子2
li = ['Sam', 'Tom', 'Jack', '老王'] for index, name in enumerate(li, 100): # 设置起始值为100 print(index, name)
执行结果
100 Sam
101 Tom
102 Jack
103 老王
map会根据提供的函数对指定序列做映射
例1
# lambda匿名函数 x为后面列表里的每个元素,冒号后面则是返回值,字符串拼接x+'_sb',最后生成一个迭代器 ret = map(lambda x: x+'_sb', ['Tom', '老王', 'Jack']) for i in ret: print(i)
执行结果
Tom_sb
老王_sb
Jack_sb
例2
ret1 = map(lambda x: x if x > 4 else x**2,[1,2,3,4,5,6,7]) for i in ret1: print(i)
执行结果
1
4
9
16
5
6
7
列表推导式
l1 = [i**2 for i in [1,2,3,4,5,6]] # for前面的i**2为返回值,i是列表中的每个元素 print(l1)
执行结果
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
filter过滤
例1
ret = filter(lambda x: x%2 == 0, [1,2,3,4,5,6,7]) # lambda x:x%2 == 0,lambda使用匿名函数,x为后面列表的每个元素,x%2==0 条件对2取余等于0 # filter过滤掉不符合的元素,留下符合条件的元素,最后生成一个迭代器 for i in ret: print(i)
执行结果
2
4
6
例2
ret = filter(lambda x: x>4, [1,2,3,4,5,6,7]) #取x大于4的元素,把不符合的过滤掉,生成一个迭代器 for i in ret: print(i)
执行结果
5
6
7
max求最大值
# key = lambda 自定义条件,x:len(x)返回列表中长度最大的一个 print(max([[1,2,3],[4,5,6,7],[11,],[3,3,3,3,3,3,3,3]],key=lambda x:len(x)))
执行结果
[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
递归函数
普通程序员理解函数,高级程序员理解递归(差距很明显~~)
递归函数,在一个函数里执行调用这个函数本身,递归的最大深度998
举例:
# 这是一个死循环程序,函数执行打印666,执行完毕,释放内存,然后继续执行函数打印666,在释放内存,反反复复 def func1(): print(666) while True: func1()
在来看递归的实现
# 执行funcl,打印666,在内部继续执行func1,打印666, # 也就是这个函数一直循环执行,不会结束。一直打开内存,并不会释放 def func1(): print(666) func1() func1()
传参方式
def func1(n): n += 1 print(n) #也可以打印内存地址 print(id(n)),可以看到每次内存地址不一样,即每次都开辟一个新的内存空间 func1(n) func1(0)
执行结果
递归,执行一次开辟一个空间,python对内存有个保护机制,默认只能递归到998层
可以更改递归深度
例
import sys sys.setrecursionlimit(10000) def func1(n): n += 1 print(n) func1(n) func1(0)
执行结果,windows系统一般都差不多3809层,mac,linux会达到几万以上,这是系统性能问题。
例2
def age(n): if n == 1: return 18 else: return age(n - 1) + 2 print(age(4)) # 注释 第一步执行age(4)函数,并传入一个参数4 # 第二步传参n=4,走else,此时age(4-1) + 2 # 第三步执行age(4-1)函数,n = 4-1,走else,此时age(4-1-1) + 2 +2 # 第四步执行age(4-1-1)函数,n = 4-1-1,走else,此时age(4-1-1-1) + 2 +2 +2 # 第五步执行age(4-1-1-1)函数,n = 4-1-1-1,走if,此时返回18给调用者 # 也就是age(4-1-1-1) = 18,加上之前的 +2 +2 +2,最终结果18+2+2+2=24
执行结果
24
二分查找法(算法)
如果有这样一个列表,让你从这个列表中找到66的索引位置,你要怎么做?
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
第一种方法
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] print(l.index(66))
执行结果
17
第二种方法
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] count = 0 for i in l: if i == 66: print(count) break count += 1
执行结果
17
如果列表很大,上面那两种方法查找就会慢很多,它的执行顺序是从前往后,如果要找的数在最后面,就需要把列表全部遍历一遍
第三种:二分查找(每次从中间取值,比较大小,如果要找的数字比中间值大(如果比中间值小,就取前面那一半),就直接找中间值后面的那一半,继续对半切片查找,在比较,直到找到为止)
二分查找条件(有序且唯一的数字数列)
错误方法示例
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] def two_search(li,aim): #二分查找,li表示列表,aim是目标数,比如要找10 mid_index = len(li) //2 #取列表中间的索引 if li[mid_index] < aim: #判断列表中间的数小于目标数 return two_search(li[mid_index+1:],aim) #因为已经判断中间的数了,需要加1。切片 elif li[mid_index] > aim: return two_search(li[:mid_index:], aim) #这里不用减,因为它取不到中间数,也就是末尾的数 elif li[mid_index] == aim: return mid_index else: return '没有此值' ret = two_search(l,55) print(ret)
执行结果
0
原因:每次进行切片操作时(都形成了一个新的列表)索引值发生了改变,导致最终结果不对。
所以为了解决这个问题,列表不能变,必须要用原来的列表,索引不能变,不能用切片,需要改变中间值,也就是mid_index,其它不变
最终代码
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] def two_search(li, aim, start=0, end=None): end = len(li)-1 if end is None else end mid_index = (end - start) // 2 + start # 3 if start <= end: if li[mid_index] < aim: return two_search(li,aim,start=mid_index+1,end=end) elif li[mid_index] > aim: return two_search(li,aim,start=0,end=mid_index-1) elif li[mid_index] == aim: return mid_index else: return '没有此值' else: return '没有此值' print(two_search(l,42))
执行结果
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47605
45985
36909
34469
29080
25713
24566
19714
19245
17756
5565°
6155°
5691°
5737°
6705°
5483°
5484°
5988°
5965°
7295°