Python之利用reduce函数求序列的最值及排序

简介:   在一般讲述Python的reduce函数的例子中,通常都是拿列表求和来作为例子。那么,是否还有其他例子呢?   本次分享将讲述如何利用Python中的reduce函数对序列求最值以及排序。

  在一般讲述Python的reduce函数的例子中,通常都是拿列表求和来作为例子。那么,是否还有其他例子呢?
  本次分享将讲述如何利用Python中的reduce函数对序列求最值以及排序。
  我们用reduce函数对序列求最值的想法建立在冒泡排序的算法上。先上例子?

from functools import reduce
from random import randint

A = [randint(1, 100) for _ in range(10)]

print('The origin list A is %s'%A)

f = lambda x,y: x if x>y else y
print('max of list A is %s.'%reduce(f,A))
print(reduce(f, A) == max(A))

在上述代码中,列表A是一个含有10个元素的列表,里面的元素是1到100内的随机整数。f是lambda函数,用于求两个数的最大值。根据reduce函数的运行原理,reduce(f, A)先会求出A中第一个和第二个元素的最大值,然后将这个最大值与第三个元素比较,返回两者中的最大值,这个最大值也是前三个元素的最大值,以此类推,我们最后得到的结果reduce(f, A)就是整个列表A中的最大值。
  将上述代码中的lambda函数中的>号改为<号就能求得A的最小值。
  在此基础上,我们再次利用冒泡排序的算法,对整个列表进行排序。具体的算法是:先用reduce函数求出整个列表的最大值,再用reduce函数求出整个列表去掉该最大值后的剩下元素中的最大值,以此类推,就能对整个列表进行排序了。代码如下:

from functools import reduce
from random import randint

A = [randint(1, 100) for _ in range(10)]
print('The origin list A is %s'%A)

B = []
while(A):
    t = reduce(lambda x,y: x if x>y else y, A)
    B.append(t)
    A.remove(t)

print('The sorted list is %s'%B)

输出结果如下:

The origin list A is [27, 64, 81, 14, 18, 16, 66, 24, 43, 91]
The sorted list is [91, 81, 66, 64, 43, 27, 24, 18, 16, 14]

  本次分享到此结束,欢迎大家交流~~

目录
相关文章
|
7天前
|
缓存 测试技术 Python
Python装饰器:优雅地增强函数功能
Python装饰器:优雅地增强函数功能
157 99
|
7天前
|
存储 缓存 测试技术
Python装饰器:优雅地增强函数功能
Python装饰器:优雅地增强函数功能
141 98
|
11天前
|
缓存 Python
Python中的装饰器:优雅地增强函数功能
Python中的装饰器:优雅地增强函数功能
|
2月前
|
PHP Python
Python format()函数高级字符串格式化详解
在 Python 中,字符串格式化是一个重要的主题,format() 函数作为一种灵活且强大的字符串格式化方法,被广泛应用。format() 函数不仅能实现基本的插入变量,还支持更多高级的格式化功能,包括数字格式、对齐、填充、日期时间格式、嵌套字段等。 今天我们将深入解析 format() 函数的高级用法,帮助你在实际编程中更高效地处理字符串格式化。
263 0
|
30天前
|
Python
Python 函数定义
Python 函数定义
98 1
|
19天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
Python随机数函数全解析:5个核心工具的实战指南
Python的random模块不仅包含基础的随机数生成函数,还提供了如randint()、choice()、shuffle()和sample()等实用工具,适用于游戏开发、密码学、统计模拟等多个领域。本文深入解析这些函数的用法、底层原理及最佳实践,帮助开发者高效利用随机数,提升代码质量与安全性。
92 0
|
1月前
|
数据挖掘 数据处理 C++
Python Lambda:从入门到实战的轻量级函数指南
本文通过10个典型场景,详解Python中Lambda匿名函数的用法。Lambda适用于数据处理、排序、条件筛选、事件绑定等简洁逻辑,能提升代码简洁性和开发效率。同时提醒避免在复杂逻辑中过度使用。掌握Lambda,助你写出更高效的Python代码。
119 0
|
2月前
|
索引 Python 容器
[oeasy]python096_列表_计数函数_count
本教程详细介绍了Python中列表的计数方法`count`,包括其基本用法、与`len`函数的区别,以及如何结合索引操作查找和删除特定元素。同时探讨了字符串对象的`count`方法,并通过实例演示了如何统计字符出现次数。
62 7
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 索引
Python内置函数:面试通关的49个秘密武器
本文精选49个Python高频面试内置函数,涵盖数值处理、类型转换、序列操作、字典集合、函数式编程及高级特性,结合真实代码案例解析底层逻辑与应用场景,助你提升开发效率,轻松应对技术面试。
62 1
|
1月前
|
数据采集 索引 Python
Python Slice函数使用教程 - 详解与示例 | Python切片操作指南
Python中的`slice()`函数用于创建切片对象,以便对序列(如列表、字符串、元组)进行高效切片操作。它支持指定起始索引、结束索引和步长,提升代码可读性和灵活性。

推荐镜像

更多