面試題-python3 內置函數map reduce filter 如何使用？

前言

面試時候經常會考到 map reduce filter 這三個內置函數的使用

map() 函數

map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。
第一個參數 function 以參數序列中的每一個元素調用 function 函數，返回包含每次 function 函數返回值的新列表。
map() 函數語法：map(function, iterable, ...)

• function -- 函數
• iterable -- 一個或多個可迭代對象

Python 3.x 返回迭代器

題1：有個列表a = [1, 2, 3, 4] 計算列表中每個數除以2 取出余數 得到 [1,0,1,0]

a = [1, 2, 3, 4]
# map使用
def get_yushu(x):
    return x % 2
print(map(get_yushu, a))  # map object
print(list(map(get_yushu, a)))  # [1, 0, 1, 0]

# 使用匿名函數
print(list(map(lambda x: x%2, a)))

題2： 請將列表 [1,2,3,4,5] 使用python方法轉變成 [1,4,9,16,25]

a = [1, 2, 3, 4, 5]
# 計算平方的函數
def seq(x):
    return x**2
print(list(map(seq, a)))

# 匿名函數
print(list(map(lambda x: x**2, a)))

使用總結：map函數的功能可以理解成，對可迭代對象中的成員分別做一個功能計算,得到一個新的可迭代對象

題3：map函數對列表a=[1,3,5],b=[2,4,6]相乘得到[2,12,30]

map函數是可以傳多個可迭代對象的

a = [1, 3, 5]
b = [2, 4, 6]

def chengji(x, y):
    return x*y
print(list(map(chengji, a, b)))

# 匿名函數
print(list(map(lambda x, y: x*y, a, b)))

reduce() 函數

在 Python3 中，reduce() 函數已經被從全局名字空間里移除了，它現在被放置在 functools 模塊里，如果想要使用它，則需要通過引入 functools 模塊來調用 reduce() 函數
使用語法：reduce(function, sequence, initial=None)
參數:

• function 調用的function必須有2個參數
• sequence 傳一個序列
• initial 是初始值，默認為None

例如：reduce（lambda x，y:x+y，[1，2，3，4，5]）計算((((1+2)+3)+4)+5)

題4： 計算1-100的和

from functools import reduce


def add(x, y):
    return x + y
print(reduce(add, range(1, 101)))

# 也可以用匿名函數
print(reduce(lambda x,y: x+y, range(1, 101)))

題5：reduce函數計算10！

# reduce 計算10!
from functools import reduce

print(reduce(lambda x, y: x*y, range(10, 0, -1)))

題6：計算1！+2！+3！+。。。+10！

from functools import reduce

# # i的階乘
# i = 10
# a = reduce(lambda x, y: x*y, range(1, i+1))

# 先生成每個階乘的列表
x = [reduce(lambda x, y: x*y, range(1, i+1)) for i in range(1, 11)]
b = reduce(lambda a,b: a+b, x)
print(b)

filter() 函數

filter() 函數用於過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。
filter() 方法的語法: filter(function, iterable)
參數

• function -- 判斷函數。
• iterable -- 可迭代對象。

返回filter object 迭代器對象

題7：有個列表a = [1, 3, 5, 7, 0, -1, -9, -4, -5, 8] 使用filter 函數過濾出大於0的數

a = [1, 3, 5, 7, 0, -1, -9, -4, -5, 8]
def great_then_0(x):
    """判斷大於0"""
    return x > 0
print(filter(great_then_0, a))
print(list(filter(great_then_0, a)))

題8：列表b = ["張三", "張四", "張五", "王二"] 過濾掉姓張的姓名

def remove_zhang(x):
    return not str(x).startswith("張")
print(list(filter(remove_zhang, b)))

# 也可以用lambda
print(list(filter(lambda x: not str(x).startswith("張"), b)))

題9：過濾掉列表中不及格的學生
a = [
{"name": "張三", "score": 66},
{"name": "李四", "score": 88},
{"name": "王五", "score": 90},
{"name": "陳六", "score": 56},
]

# 過濾掉列表中不及格的學生
a = [
        {"name": "張三", "score": 66},
        {"name": "李四", "score": 88},
        {"name": "王五", "score": 90},
        {"name": "陳六", "score": 56},
     ]

# 返回
print(list(filter(lambda x: x.get("score")>=60, a)))