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这篇文章主要介绍“python中递归函数与匿名函数的特性”，在日常操作中，相信很多人在python中递归函数与匿名函数的特性问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python中递归函数与匿名函数的特性”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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def fib(n): return 1 if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2) n = 20 for i in range(n): print(fib(i), end=' ') #输出：1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765
调用自己本身的函数叫递归函数；
pre = 1 next = 1 print(pre, end=' ') print(next, end=' ') for i in range(10): pre, next = next, pre+next print(next, end=' ') print() #输出：1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144
类似：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55…..的一个数列；
数列的前两项都是1，第三项开始，每一项都是前两项之和；
F1 = 1， F2 = 1， F(n) = F(n-1) + F(n-2), 且递归一定需要有结束条件；
递归一定需要有结束条件；
每次进入更深一层递归时，问题规模比上一次递归都应有所减少；
通常前一次递归的输出就作为后一次递归的输入；
递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出；
#定义匿名函数 fn = lambda x: x+1 y = fn(3) print(y) # 输出：4 #匿名函数自调用 (lambda x: print(x+2))(4) #输出：6
没有名字的函数就是匿名函数，并且因为匿名函数没有名字，所以不必担心函数名冲突；
在Python中，借助lambda表达式构建匿名函数，关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的变量名表示函数参数；
匿名函数可以实现自调用（也就是自己调用自己）；
如何简化匿名函数的代码；
# 匿名函数在高阶函数中的使用 y = [x for x in (lambda *args: map(lambda x: x + 10, args))(*range(10))] print(y) #输出：[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] # 将上面的列表解析式进行拆分 fn = lambda x: x + 10 w = (lambda *args: map(fn, args))(*range(10)) y = [x for x in w] print(y) #输出：[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
高阶函数就是把函数当成参数传递的一种函数；
现在的课程还没有讲到，以后的课程会系统讲解；
需要特别注意一下匿名函数在高阶函数map( )函数中的使用场景；
到此，关于“python中递归函数与匿名函数的特性”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！