python基础——匿名函数及递归函数

python基础——匿名函数及递归函数

1 匿名函数语法

匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):

    return x * x

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

2 匿名函数举例

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

>>> f = lambda x: x * x

>>> f

<function <lambda> at 0x10453d7d0>

>>> f(5)

25

同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：

def build(x, y):

    return lambda: x * x + y * y

递归函数　

1、递归函数定义

递归就是引用（或者调用）自己的意思

有用的递归函数包含以下几个部分:

1 必须有一个明确的结束条件

2 每次进入更深一层递归时，问题规模相比于上次递归都应有减少

3 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用时通过栈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，程序会以一个“超过最大递归深度”的错误信息结束）

递归中每次函数被调用，针对这个调用函数的新命名空间会被创建，意味着当函数调用“自身”时，实际上运行的是两个不同的函数（或者说是同一个函数具有两个不同的命名空间）

递归的深度：

import sys

print(sys.getrecursionlimit())

输出结果为：

2 递归函数实现二分法举例

二分法举例：

data=list(range(1000))

def sear(num,data):

    if len(data)>1:

        #二分

        mid_index=int(len(data)/2)

        mid_value=data[mid_index]

        if num > data[mid_index]:

            #num在列表的右边

            data=data[mid_index:]

            sear(num,data)

        elif num < data[mid_index]:

            #num在列表的左边

            data=data[:mid_index]

            sear(num,data)

        else:

            print("find it")

            return

    else:

        if data[0]==num:

            print('find it')

        else:

            print('not exists')

sear(0,data)

sear(999,data)

sear(10000,data)

输出结果为：

find it

find it

not exists

求5的阶乘

def num (n):

    if n == 1:

        return 1

    else:

        return num (n-1)*n

print(num(5))

输出结果为：

方法和函数的区别

1 调用方法不一样函数括号方法点号

2 方法只对调用它的对象有用

函数没有绑定任何对象

方法可以绑定到具体的对象

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函数式编程

函数式编程概念

编程风格

1不会修改外部值的状态

2 精简，可读性差

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函数式编程

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