函数

算法简介及二分法

1.什么是算法
	算法就是解决问题的有效方法，不是所有的算法都很高效也有不合格的算法
2.算法应用场景
	推荐算法（抖音视频推送，淘宝商品推送）
    成像算法(AI相关)......
 	几乎涵盖了我们日常生活中的方方面面
3.算法工程师要求
	待遇非常好 但是要求也非常高
4.算法部门
	不是所有的互联网公司都养得起算法部分 只有大型互联网公司才有
	算法部门类似于药品研发部分
5.二分法
	是算法中最简单的算法 甚至都称不上是算法
    
"""
二分法使用要求
    待查找的数据集必须有序
二分法的缺陷
    针对开头结尾的数据 查找效率很低
常见算法的原理以及伪代码
    二分法、冒泡、快拍、插入、堆排、桶排、数据结构(链表 约瑟夫问题 如何链表是否成环)
"""
l1 = [12, 21, 32, 43, 56, 76, 87, 98, 123, 321, 453, 565, 678, 754, 812, 987, 1001, 1232]
# 查找列表中某个数据值
# 方式1:for循环  次数较多
# 方式2:二分法 不断的对数据集做二分切割
'''代码实现二分法'''
# 定义我们想要查找的数据值
# target_num = 987


def get_middle(l1, target_num):
    # 添加一个结束条件
    if len(l1) == 0:
        print('很抱歉 没找到')
        return
        # 1.获取列表中间索引值
    middle_index = len(l1) // 2
    # 2.比较目标数据值与中间索引值的大小
    if target_num > l1[middle_index]:
        # 切片保留列表右边一半
        right_l1 = l1[middle_index + 1:]
        print(right_l1)
        # 针对右边一半的列表继续二分并判断 >>>: 感觉要用递归函数
        return get_middle(right_l1, target_num)
    elif target_num < l1[middle_index]:
        # 切片保留列表左边一半
        left_l1 = l1[:middle_index]
        print(left_l1)
        # 针对左边一半的列表继续二分并判断 >>>: 感觉要用递归函数
        return get_middle(left_l1, target_num)
    else:
        print('恭喜你 找到了!!!')
# get_middle(l1, 987)
# get_middle(l1, 2000)
# get_middle(l1, 12)

三元表达式

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
'''

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)

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

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'''