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# map/reduce
from  functools  import  reduce
# Python内建了map()和reduce()函数
 
# map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
 
 
def  f(x):
     return  x  *  x
 
r  =  map (f, [ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ,  9 ])
print ( list (r))
print (r)
 
 
# map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身
# 由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list
 
# map作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，它可以计算任意复杂的函数
 
# 把List所有数字转为字符串
l  =  list ( map ( str , [ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ,  9 ]))
print (l)
 
 
# reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]，这个函数必须接收两个参数
# reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
# 其效果就是  reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
 
# 使用reduce对一个序列求和
 
def  add(x, y):
     return  x  +  y
 
s  =  reduce (add, [ 1 ,  3 ,  5 ,  7 ,  9 ])
print (s)
 
# 当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce
# 但是如果要把序列[1, 2, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场
 
 
def  fn(x, y):
     return  x  *  10  +  y
 
s  =  reduce (fn, [ 1 ,  3 ,  5 ,  7 ,  9 ])
print (s)
 
# 考虑到字符串str也是一个序列，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数
 
 
def  fn(x, y):
     return  x  *  10  +  y
 
 
def  char2num(s):
     return  { '0' :  0 ,  '1' :  1 ,  '2' :  2 ,  '3' :  3 ,  '4' :  4 ,  '5' :  5 ,  '6' :  6 ,  '7' :  7 ,  '8' :  8 ,  '9' :  9 }[s]
 
s  =  reduce (fn,  map (char2num,  '13579' ))
print (s)
 
# 整理成一个str2int的函数
 
 
def  str2int(s):
     def  fn(x, y):
         return  x  *  10  +  y
 
     def  char2num(s):
         return  { '0' :  0 ,  '1' :  1 ,  '2' :  2 ,  '3' :  3 ,  '4' :  4 ,  '5' :  5 ,  '6' :  6 ,  '7' :  7 ,  '8' :  8 ,  '9' :  9 }[s]
     return  reduce (fn,  map (char2num, s))
 
s  =  str2int( '112233' )
print (s)
 
 
# 用lambada函数进一步简化
 
 
def  char2num(s):
     return  { '0' :  0 ,  '1' :  1 ,  '2' :  2 ,  '3' :  3 ,  '4' :  4 ,  '5' :  5 ,  '6' :  6 ,  '7' :  7 ,  '8' :  8 ,  '9' :  9 }[s]
 
 
def  str2int(s):
     return  reduce ( lambda  x, y: x  *  10  +  y,  map (char2num, s))
 
print (str2int( '9999' ))
 
# lambda函数的用法这里不详细介绍