算法、三元表达式、匿名函数
目录一、算法简介
1、算法的概念
简单来说，算法就是解决一个问题的具体步骤。算法是程序的灵魂。
程序 = 算法 + 数据结构
2、算法的应用场景
- 推荐算法：抖音视频推送，淘宝商品推送
- 成像算法(AI相关)
二、二分法
二分法，也称折半法，是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
1、二分法查找思路
1、首先，从数组中间元素开始搜索，如该元素正好是目标元素，则搜索过程结束，否则执行下一步。
2、如果目标元素大于/小于中间元素，则在数组大于/小于中间元素的那一半区域寻找，然后重复步骤1的操作。
3、如某一步数组为空，则表示找不到目标元素。
2、二分法使用要求
1、待查找的数据集必须有序
2、缺陷：针对开头结尾的数据，查找效率很低
eg:
l1 = [12, 21, 32, 43, 56, 76, 87, 98, 123, 321, 453, 565, 678, 754, 812, 987, 1001, 1232]
# target_num = 987，设定目标元素
def get_mid(l1,target_num):#
if len(l1) == 0: # 添加结束条件
print('抱歉，没有找到')
return
middle_index = len(l1) //2 # 获取列表中间索引值
if target_num > l1[middle_index]: # 比较目标数据值与中间索引值的大小
right_l1 = l1[middle_index + 1:] # 切片保留列表右边一半
print(right_l1)
return get_mid(right_l1,target_num)# 对右边列表继续二分并判断,感觉要用递归函数
elif target_num < l1[middle_index]:
left_l1 = l1[:middle_index]# 切片保留列表左边一半
print(left_l1)
return get_mid(left_l1,target_num)# 对右边列表继续二分并判断,感觉要用递归函数
else:
print('找到了')
get_mid(l1,987)
# 输出结果
[453, 565, 678, 754, 812, 987, 1001, 1232]
[987, 1001, 1232]
[987]
找到了
get_mid(l1,2000)
# 输出结果
[453, 565, 678, 754, 812, 987, 1001, 1232]
[987, 1001, 1232]
[1232]
[]
抱歉，没有找到
get_mid(l1,12)
# 输出结果
[12, 21, 32, 43, 56, 76, 87, 98, 123]
[12, 21, 32, 43]
[12, 21]
[12]
找到了
三、三元表达式
有三个三元运算符组成的式子我们称为三元表达式。
-
语法结构： 条件表达式？表达式1：表达式2
问号前面的位置是判断的条件，判断结果为bool型，为True时调用表达式1，False时调用表达式2。
-
执行思路：如果条件表达式结果为真执行表达式1，表达式结果为假就返回表达式2的值。
if(num>5){ result='是的'; }else{ result='不是'; }
# 简化步骤1:代码简单并且只有一行 那么可以直接在冒号后面编写
name = 'jason'
if name == 'jason':print('老师')
else:print('学生')
三元表达式
res = '老师' if name == 'jason' else '学生'
print(res)
"""
数据值1 if 条件 else 数据值2
条件成立则使用数据值1 条件不成立则使用数据值2
当结果是二选一的情况下 使用三元表达式较为简便
并且不推荐多个三元表达式嵌套
"""
四、各种生成式、表达式、推导式
# name_list = ['jason', 'kevin', 'oscar', 'tony', 'jerry']
# 给列表中所有人名的后面加上_NB的后缀
# for循环
new_list = []
for name in name_list:
data = f'{name}_NB'
new_list.append(data)
print(new_list)
# 列表生成式
# 先看for循环,每次for循环之后再看for关键字前面的操作
new_list = [name + "_NB" for name in name_list]
print(new_list)
# 复杂情况
# new_list = [name + "_NB" for name in name_list if name == 'jason']
# print(new_list)
# new_list = ['大佬' if name == 'jason' else '小赤佬' for name in name_list if name != 'jack']
# print(new_list)
# 字典生成式
s1 = 'hello world'
for i,j in enumerate(s1,start=100):
print(i,j)
d1 = {i: j for i, j in enumerate('hello')}
print(d1)
# 集合生成式
res = {i for i in 'hello'}
print(res)
# 元组生成式>>>:没有元组生成式 下列的结果是生成器(后面讲)
res = (i+'SB' for i in 'hello')
print(res)
for i in res:
print(i)
五、匿名函数
没有名字的函数,需要使用关键字lambda
语法结构：
lambda 形参:返回值
使用场景：
lambda a,b:a+b
匿名函数一般不单独使用，需要配合其他函数一起用。
六、常见内置函数
1.map() 映射
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# def func(a):
# return a + 1
res = map(lambda x:x+1, l1)
print(list(res))
2.max()\min()
l1 = [11, 22, 33, 44]
res = max(l1)
d1 = {
'zj': 100,
'jason': 8888,
'berk': 99999999,
'oscar': 1
}
def func(a):
return d1.get(a)
# res = max(d1, key=lambda k: d1.get(k))
res = max(d1, key=func)
print(res)
3.reduce
# reduce 传多个值 返回一个值
from functools import reduce
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]
res = reduce(lambda a, b: a * b, l1)
print(res)
'''好奇执行流程可以使用debug模式简单看看'''