python之函数递归、二分法及匿名函数

1、函数的递归调用

1.1、定义与使用

函数的递归调用:指的是在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用了自己
函数的递归调用就是一个循环的过程
一段代码的循环运行的方案有两种:
方式一(while、for循环):
while True:
    print(1111)
    print(2222)
    print(3333)

方式二(递归的本质就是循环):
def f1():
    print(1111)
    print(2222)
    print(3333)
    f1()
f1()
需要强调的的一点是:
递归调用不应该无限地调用下去，必须在满足某种条件下结束递归调用

1.2、递归调用经历两个阶段

函数的递归调用:是函数嵌套调用的一种特殊形式
递归调用应该遵循的一个大前提是:必须在满足某种条件下结束递归调用，然后向上一层一层返回
递归调用经历两个阶段:
1、回溯:向下一层一层地调用
2、递推:在某一层终止调用，开始向上一层一层返回

age(5) = age(4) + 10
age(4) = age(3) + 10
age(3) = age(2) + 10
age(2) = age(1) + 10
age(1) = 18

def age(n):
    if n == 1:
        return 18
    return age(n-1) + 10

res=age(5)
print(res)

1.3、递归的应用

l=[1,2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,10,11,[12,[13,]]]]]]]]]]

def f1(list1):
    for x in list1:
        if type(x) is list:
            # 如果是列表，应该再循环、再判断,即重新运行本身的代码
            f1(x)
        else:
            print(x)
f1(l)

2、二分法

2.1、传统的方法（效率低）

# 有一个有序排列的数字列表,查找某个值是否存在
nums = [-3, 1, 5, 7, 11, 13, 21, 37, 45]
find_num = 45
for num in nums:
    if find_num == num:
        print('找到啦')
        break
else:
    print("不存在")

2.2、二分法解决

nums = [-3, 1, 5, 7, 11, 13, 21, 37, 45] # 该列表必须是有序的

find_num = 47
def search(find_num,nums):
    print(nums)
    if len(nums) == 0:
        print('不存在')
        return
    mid_index = len(nums) // 2
    if find_num > nums[mid_index]:
        # 查找范围：右半部分
        new_nums = nums[mid_index + 1:]
        search(find_num,new_nums)
    elif find_num < nums[mid_index]:
        # 查找范围：左半部分
        new_nums = nums[:mid_index]
        search(find_num,new_nums)
    else:
        print("找到啦")

search(find_num,nums)

3、匿名函数

3.1、定义与使用

匿名函数:就是没有名字的函数
匿名函数只用于临时使用一次的场景
# 1、def用于定义有名函数
func=函数的内存地址
def func(x,y):
    return x+y
print(func)

# 2、lamdab用于定义匿名函数
print(lambda x,y:x+y)

3.2、调用匿名函数的方式

# 方式一:
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)

# 方式二:
func=lambda x,y:x+y
res=func(1,2)
print(res)

总结:匿名用于临时调用一次的场景,更多的是将匿名与其他函数配合使用

3.3、匿名函数的应用

salaries = {
    "allen": 3600,
    "lily": 3000,
    "lucy": 4000
}
# 取薪资最高的那个人的名字
# max的应用
def func(k):
    return salaries[k]

res=max(salaries,key=func)
print(res)

res=max(salaries,key=lambda k:salaries[k])
print(res)

# min的应用
res=min(salaries,key=lambda k:salaries[k])
print(res)

# sorted排序
res=sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True)
print(res)