[py]函数中yield多次返回,延迟计算特性-杨辉三角
搞清什么是杨辉三角
每行是一个数组,
第一行: [1]
第二行: [1, 1]
第三行: [1, 2, 2, 1]
...
画的好看点就是,不过没啥卵用
1
/ \
1 1
/ \ / \
1 2 1
/ \ / \ / \
1 3 3 1
/ \ / \ / \ / \
1 4 6 4 1
/ \ / \ / \ / \ / \
1 5 10 10 5 1
打印杨辉三角
首先要解决一个函数,多次返回值, 我们知道py函数返回多个值,没啥问题. 但是要多次返回值呢?需要借助生成器来完成, 生成器的好处是可以保留现场,延迟操作
套路是 函数里使用yield关键字,相当于return, 不过可以有多个yield,但是不可以有多个return.
yield可以返回一个generator类型的值, 可以for in遍历
那么可不可以手动创建一个yield值呢? 可以
方法: 将列表推导式(一股脑生成所有值,为了简化for代码)的方括号改成圆括号即可.
x = [x * x for x in range(10)]
g = (x * x for x in range(10)) #2种遍历方法: 法1: next(g) 需处理StopIteration异常, 法2: for i in g
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
...
生成器小结:
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
- Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
实际上完全等价于:
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
先搞清楚生成器-用在函数里,多次返回值,具有保留现场,延迟操作的功效
这个程序执行过程, for语句一股脑构造好arr数据后一次性返回
def sc(N):
arr = []
for i in range(N):
arr.append(i**2)
return arr
for i in sc(10):
print(i)
改成yield(相当于return,所以一定写在函数里,但可以写多条.)
执行过程: 遇到yield即刻保留现场,yield的内容返回给调用者. 再次调用函数时,从上次yield下一条语句开始执行,遇到下一个yield直接返回内容.
def sc(N):
for i in range(N):
yield i ** 2
for i in sc(10):
print(i)
如果还不太清楚,且看
yield返回的是generator
def odd():
print('step 1')
g = odd()
print(type(odd)) #<class 'function'>
print(type(g)) #<class 'NoneType'>
def odd():
print('step 1')
yield (1)
print('step 2')
yield (2)
print('step 3')
yield (3)
g = odd()
print(type(odd))#<class 'function'>
print(type(g)) #<class 'generator'>
yield调用过程, 和调用的2种方法
def odd():
print('step 1')
yield (1)
print('step 2')
yield (2)
print('step 3')
yield (3)
g = odd()
print(type(g))
print(type(odd))
#遍历生成器,方法1: 最后没值了后异常(StopIteration)
next(g)
next(g)
next(g)
#遍历生成器,方法2: 不用关心StopIteration异常
for i in g:
print(g)
---
step 1
1
step 2
2
step 3
3
打印杨辉三角
# 期待输出:
# [1]
# [1, 1]
# [1, 2, 2, 1]
# [1, 3, 3, 1]
# [1, 4, 6, 4, 1]
# [1, 5, 10, 10, 5, 1]
# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
- 首先构造这样的数列
#第1次返回[1]
#第2次返回[1, 1]
#第3次返回[1, 2, 1]
# 每行的模式
[1, 2, 2, 1] = [1,2]+[2,1]
for i in range(n):
i=i+1
arr = list(range(1, i))
arr = arr + list(reversed(arr))
- 其次yield实现多次返回
def yanghui():
yield [1]
yield [1, 1]
yield [1, 2, 2, 1]
for i in yanghui():
print(i)
---
[1]
[1, 1]
[1, 2, 2, 1]
最终实现
def yanghui(n):
for i in range(n):
#
i=i+1
arr = list(range(1, i))
arr = arr + list(reversed(arr))
# list(range(1, 1)) ==> []
if arr == []:
arr = [1]
yield arr
for i in yanghui(10):
print(i)
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