23. 递归与匿名函数

递归函数

函数内部调用自己，就是递归。经典例子是阶乘：

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))   # 120

执行过程：

factorial(5)
=> 5 * factorial(4)
=> 5 * (4 * factorial(3))
=> 5 * (4 * (3 * factorial(2)))
=> 5 * (4 * (3 * (2 * factorial(1))))
=> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
=> 120

递归的另一个经典例子：斐波那契数列

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

print(fib(10))   # 55

递归深度限制

Python 默认递归深度限制是 1000：

>>> import sys
>>> sys.getrecursionlimit()
1000

超过会报错 RecursionError。能写循环解决的问题，优先用循环。递归更适合处理树形结构、分治算法等天然递归的问题。

lambda 表达式

lambda 是创建匿名函数的快捷方式，语法只有一行：

lambda 参数: 表达式

# 普通函数
def add(x, y):
    return x + y

# 等价的 lambda
add = lambda x, y: x + y

print(add(2, 3))   # 5

lambda 配合 map()

map() 对可迭代对象的每个元素执行函数：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

# 传统写法
squares = []
for n in nums:
    squares.append(n ** 2)

# map + lambda
squares = list(map(lambda x: x ** 2, nums))
# [1, 4, 9, 16, 25]

lambda 配合 filter()

filter() 按条件筛选元素：

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
# [2, 4, 6]

# 等价推导式
[x for x in nums if x % 2 == 0]

lambda 配合 sorted()

sorted() 的 key 参数指定排序依据：

students = [
    {"name": "Alice", "score": 85},
    {"name": "Bob", "score": 92},
    {"name": "Charlie", "score": 78},
]

# 按分数排序
sorted_by_score = sorted(students, key=lambda s: s["score"])
# [{'name': 'Charlie', 'score': 78}, {'name': 'Alice', 'score': 85}, {'name': 'Bob', 'score': 92}]

# 按分数降序
sorted_by_score = sorted(students, key=lambda s: s["score"], reverse=True)

reduce()

reduce() 把序列两两合并成一个值：

from functools import reduce

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, nums)
print(product)   # 120，即 1*2*3*4*5

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