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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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-成都网站建设公司网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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