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python进阶函数分解 python求解分段函数

Python进阶:递归算法

  递归算法常用来解决结构相似的问题。

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  所谓结构相似,是指构成原问题的子问题与原问题在结构上相似,可以用类似的方法解决。具体地,整个问题的解决,可以分为两部分:第一部分是一些特殊情况,有直接的解法;第二部分与原问题相似,但比原问题的规模小,并且依赖第一部分的结果。

  本质上,递归是把一个不能或不好解决的大问题转化成一个或几个小问题,再把这些小问题进一步分解成更小的问题,直至每个小问题都可以直接解决。

  实际上,递归会将前面所有调用的函数暂时挂起,直到递归终止条件给出明确的结果后,才会将所有挂起的内容进行反向计算。其实,递归也可以看作是一种反向计算的过程,前面调用递归的过程只是将表达式罗列出来,待终止条件出现后,才依次从后向前倒序计算前面挂起的内容,最后将所有的结果一起返回。

python函数解析

lambda是个匿名函数而已, 这里就是产生了字典{True:f1, False f2},字典的两个值就是2个函数,f1 就是shutil.copy(...),f2就是copytree了,你可以理解成两个函数指针。

bresult是个true或者false的值,后面[bresult]():就表示,根据bresult的结果调用前面字典里面对应的两个函数。bresult在这里是字典的key。函数在这里是字典的value.

Python 函数进阶-高阶函数

高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数,换句话说如果一个函数的参数是函数,那么这个函数就是一个高阶函数。

高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数,也有Python系统自带的内置高阶函数。

我们下面的例子中,函数 senior 的参数中有一个是函数,那么senior就是一个高阶函数;函数 tenfold 的参数不是函数,所以tenfold就只是一个普通的函数。

function:函数,可以是 自定义函数 或者是 内置函数;

iterable:可迭代对象,可迭代性数据。(容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器)

把可迭代对象中的数据一个一个拿出来,然后放在到指定的函数中做处理,将处理之后的结果依次放入迭代器中,最后返回这个迭代器。

将列表中的元素转成整型类型,然后返回出来。

列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数,配合实现功能。

参数的意义和map函数一样

filter用于过滤数据,将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理,如果函数返回值为真,将数据保留;反之不保留,最好返回迭代器。

保留容器中的偶数

参数含义与map、filter一致。

计算数据,将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算,得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果,以此类推,直到所有的结果运算完毕,返回最终的结果。

根据功能我们就应该直到,reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。

将列表中的数据元素组合成为一个数,

iterable:可迭代对象;

key:指定函数,默认为空;

reverse:排序的方法,默认为False,意为升序;

如果没有指定函数,就单纯的将数据安札ASCII进行排序;如果指定了函数,就将数据放入函数中进行运算,根据数据的结果进行排序,返回新的数据,不会改变原有的数据。

注意,如果指定了函数,排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序,而不是排序计算之后的就结果数据。

将列表中的数据进行排序。

还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理,然后根据结果进行排序。

既然有了列表的内置函数sort,为什么我们还要使用sorted函数呢?

高阶函数就是将函数作为参数的函数。

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网页题目:python进阶函数分解 python求解分段函数
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