一.高阶函数的定义
"""
高阶函数
实参是一个函数名
函数的返回值也是一个函数
"""
# print(abs(-11))
#函数本身也可以赋值给变量,变量也可以指向函数
# f = abs
# print(f(-10))
#传递的参数包括函数名
def fun(x,y,f):
return f(x),f(y)
print(fun(-10,34,abs))
二.内置高阶函数
1.map
"""
map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列
map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并且
把结果作为新的序列返回
"""
#对于序列[-1,3,-5,-4]的每个元素求绝对值
# print(list(map(abs,[-1,3,-5,-4])))
#对于序列的每个元素求阶乘(10个,2~7之间的随机)
import random
def factoria(x):
res = 1
for i in range(1,x+1):
res *= i
return res
li = [random.randint(2,7) for i in range(10)]
print(list(map(factoria,li)))
2.reduce
"""
reduce:把一个函数作用在一个序列上,这个函数必须接收两个
参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素累计计算
reduce(f,[x1,x2,x3,x4,x5]) = f(f(f(f(x1,x2),x3),x4),x5)
"""
from functools import reduce
def multi(x,y):
return x * y
print(reduce(multi,range(1,4)))
def add(x,y):
return x + y
print(reduce(add,[1,2,3,4,5]))
3.filter
"""
filter过滤函数
和map类似,也接收一个函数和一个序列
但是和map不同的是,filter把传入的函数依次作用于每个元素
然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
"""
def isodd(num):
if num % 2 == 0:
return True
else:
return False
print(list(filter(isodd,range(100))))
4.sorted
# li = [5,3,2,4]
# # li.sort(reverse=True)
# # print(li)
#
# a = sorted(li,reverse=True)
# print(a)
# info = {
# #商品名称 商品数量 商品价格
# ('apple1',200,32),
# ('apple2',40,12),
# ('apple3',40,2),
# ('apple4',1000,23),
# ('apple5',40,5),
# }
#
# print(sorted(info))
#
# #按照商品数量进行排序:
# def sorted_by_count(x):
# return x[1]
#
# def sorted_by_price(x):
# return x[2]
#
# def sorted_by_count_price(x):
# return x[1],x[2]
#
# print(sorted(info,key=sorted_by_count))
# print(sorted(info,key=sorted_by_price))
# print(sorted(info,key=sorted_by_count_price))
排序练习
"""
# (2018-携程-春招题)题目需求:
给定一个整形数组, 将数组中所有的0移动到末尾, 非0项保持不变;
在原始数组上进行移动操作, 勿创建新的数组;
# 输入:
第一行是数组长度, 后续每一行是数组的一条记录;
4
0
7
0
2
# 输出:
调整后数组的内容;
4
7
2
0
0
"""
n = ''.join(input().split())
li = [int(i) for i in n]
def move_zero(item):
if item == 0:
return 2
else:
return 1
print(sorted(li,key=move_zero))