八、函数的递归调用-创新互联

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

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# 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)) ------------------------------------------- 18l=[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

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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 dkeys=['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)) ---------------------------------------  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)) --------------------------------------  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) ------------------------------------------------------ alexd={"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

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