高阶函数:1.  函数名是一个变量,函数名可以进行赋值

2. 函数名可以作为函数参数,还可以作为函数返回值(函数名称作为函数返回值时返回的是:函数的地址;print 这个返回值的调用相当于执行这个函数。 函数调用作为函数返回值相当于返回这个函数的执行结果)

def f(n):
return n*n
def foo(a, b, func):
return func(a)+func(b) print(foo(1, 2, f)) # >>> 5

递归函数:

  1. 调用自身函数
  2. 设置结束条件
  3. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上一层都有所减少
  4. 但凡是递归可以写的函数,循环都可以解决
  5. 递归的效率在很多时候非常低,递归层次过多会导致栈溢出

经典案例:斐波那切数列

# 0 1 1 2 3 5 8 13 21
# febo(1) = 0 febo(2) = 1 febo(3) = 1
# febo(n) = feb(n-1) + feb (n-2)
def febo(n):
if n == 1:
return 0
if n == 2:
return 1
return febo(n-1)+febo(n-2) print(febo(4))

内置函数:

参考如下博客:https://www.cnblogs.com/y-m-f/p/7764798.html

重要内置函数:

  1. ret = filter(func, str):实现一个过滤器的功能,python3返回一个迭代器对象,python2返回一个元组。

可以通过list()将迭代器对象转为列表。list(ret)

2. ret = map(func, str):将序列每一个对象做一个处理

3. reduce(func, range(1, 101)):

如果想要在python3使用,需要引入:from functools import reduce

4. lambda:匿名函数。匿名函数命名规则,用lambda关键字标识,冒号(:)左侧标识函数接收的参数(a,b),冒号(:)右侧表示函数的返回值(a+b)。

因为 lambda 在创建时不需要命名,所以,叫匿名函数

如:  lambda a,b : a + b

from functools import reduce

print(reduce(lambda x, y: x * y , range(1, 6)))

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