关于上一期面试题
def add(a, b):
return a + b
def test():
for r_i in range(4):
yield r_i
g = test()
for n in [2, 10]:
g = (add(n, i) for i in g)
print(list(g))结果：
[20, 21, 22, 23]
Process finished with exit code 0
lambda匿名函数
如果我们要写一个求n的平方的函数，我们可以这样写：
def func(n):
return n * n
print(func(10))结果：
100
Process finished with exit code 0
但是你知道吗，对于这样的简单函数，我们可以通过一句话来解决：
f = lambda n: n * n
print(f(10))结果：
100
Process finished with exit code 0
因此，我们可以看出：使用lambda函数不需要def来声明，有一句话就能解决一些比较简单的函数，我们称之为匿名函数。
语法：函数名 = lambda 参数：返回值
注意：
- 函数名的参数可以有多个，多个参数之间使用逗号隔开：
- 匿名参数不管多复杂，只能写一行，且逻辑上结束位置应该要有返回值；
- 返回值和正常函数一样，可以是任意数据类型。
sorted()：排序函数
语法：sorted（Iterable, key = None, reverse = False）
Iterable：可迭代对象
key：排序规则，在sorted内部则会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数，根据函数运算结果排序。
reverse：是否倒序。True：倒序，False：正序。
lst = [1, 5, 3, 4, 6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) # 原列表不会改变
print(lst2) # 返回的新列表是经过排序的
dic = {1: 'A', 3: 'C', 2: 'B'}
print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key结果：
[1, 5, 3, 4, 6]
[1, 3, 4, 5, 6]
[1, 2, 3]Process finished with exit code 0
和函数组合使用：
# 根据字符串长度进行排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串长度
def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=func))结果：
['狐仙', '麻花藤', '冈本次郎', '中央情报局']
Process finished with exit code 0
和lambda函数使用：
# 根据字符串长度进⾏排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串长度
def func(s):
return len(s)
# 字典中按照年龄大小排序
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))
lst = [{"id": 1, "name": 'alex', "age": 18},
{"id": 2, "name": 'wusir', "age": 16},
{"id": 3, "name": 'taibai', "age": 17}]
# 按照年龄对学⽣信息进⾏排序
print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))
结果：
['狐仙', '麻花藤', '冈本次郎', '中央情报局']
[{'name': 'wusir', 'age': 16, 'id': 2}, {'name': 'taibai', 'age': 17, 'id': 3}, {'name': 'alex', 'age': 18, 'id': 1}]Process finished with exit code 0
filter()：筛选函数
语法：filter（function, Iterable）
function：用来筛选函数，在filter中会自动把iterable中的元素传递给function，然后根据function返回True或者False来判断是否保留此项数据。
Iterable：可迭代对象。
# 筛选所有的偶数
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
ll = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)
print(ll)
print(list(ll))
# 筛选年龄⼤于16的数据
lst = [{"id": 1, "name": 'alex', "age": 18},
{"id": 2, "name": 'wusir', "age": 16},
{"id": 3, "name": 'taibai', "age": 17}]
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst)
print(list(fl))结果：
<filter object at 0x0000000000ACA6D8>
[2, 4, 6]
[{'id': 1, 'age': 18, 'name': 'alex'}, {'id': 3, 'age': 17, 'name': 'taibai'}]Process finished with exit code 0
注意：filter()返回的是一个对象的地址，我们可以通过列表或者元组来接收。
map()：映射函数
语法：map（function，iterable）
可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射，分别执行其function。
计算列表中每个元素的平方：
def func(e):
return e * e
mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
print(mp)
print(list(mp))结果：
<map object at 0x0000000000BB4860>
[1, 4, 9, 16, 25]Process finished with exit code 0
注意：map()返回的是一个对象的地址，我们可以通过列表或者元组来接收。
我们也可以改写为lambda形式：
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))结果：
[1, 4, 9, 16, 25]
Process finished with exit code 0
下面我们来计算两个列表中相同位置的和：
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
print(list(map(lambda x, y: x + y, lst1, lst2)))结果：
[3, 6, 9, 12, 15]
Process finished with exit code 0
递归
函数调用本身就叫做递归。
def func():
print("我是谁")
func()
func()结果：
（略）
本次递归是一个循环，非常故而不打印结果，小伙伴可以自己试一试。
一般来说，递归不是无限的，我们的Python解释器默认最大的递归层数为1000以内，当然也你可以自己引入sys中的getrecursionlimit()来查看层数，也可以使用sys里面的setrecursionlimit()来自己改变递归层数。
递归的应用：
我们可以使用递归来遍历各种树形结构。比如说我们的文件夹系统，可以使用递归来遍历文件夹中的所有文件。
二分查找
二分查找也就是设置最左右的元素索引，通过比较中间值大小来再次确认下一次查找的区间，类似高中方程求值二分法。
下面演示二分查找传统做法：
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
n = 567
left = 0
right = len(lst) - 1
count = 1
while left <= right:
middle = (left + right) // 2
if n < lst[middle]:
right = middle - 1
elif n > lst[middle]:
left = middle + 1
else:
print(count)
print(middle)
break
count = count + 1
else:
print("不存在")结果：
4
12Process finished with exit code 0
面试题
用函数方法写出二分法查找