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  • C++ Lambda匿名函数

    2019-11-03 19:36:22
    表达式的语法 捕获列表:要把什么东西拿到函数体里去用,从外界捕获 auto func1/*函数名*/ = [/*捕获列表*/][/*函数参数*/]->...lambda传函数指针(函数名就是函数指针) C语言中: 只支持捕获列...

    表达式的语法

    捕获列表:要把什么东西拿到函数体里去用,从外界捕获

    auto func1/*函数名*/ = [/*捕获列表*/][/*函数参数*/]->void/*返回值*/ {
    	/*函数体*/
    };
    auto add =[](int a, int b)->int {
    	return a + b;
    };
    

    使用1

    lambda传给函数指针(函数名就是函数指针)

    C语言中:
    只支持捕获列表为空的lambda表达式

    #include <iostream>
    
    // C语言中的函数指针类型
    int funcLam(int a, void(*pre)(), void(*post)()) {
        pre();
        std::cout << "zhongjian" << std::endl;
        post();
        return 0;
    }
    
    int main(int argc, const char * argv[]) {
        funcLam(1, [](){std::cout << "pre" << std::endl;}, [](){std::cout << "post";});
        return 0;
    }
    

    C++11以后使用STL std::function<函数指针类型>
    std::function可以向下兼容C函数指针

    #include <iostream>
    #include <functional>
    
    int funcLam(int a, std::function<void()> pre, std::function<void()> post) {
        pre();
        std::cout << "zhongjian" << std::endl;
        post();
        return 0;
    }
    
    int main(int argc, const char * argv[]) {
        funcLam(1, [](){std::cout << "pre" << std::endl;}, [](){std::cout << "post";});
        return 0;
    }
    
    
    • std::function
      是一个可调用对象包装器,是一个类模板,可以容纳除了类成员函数指针之外的所有可调用对象,它可以用统一的方式处理函数、函数对象、函数指针,并允许保存和延迟它们的执行。
    • 定义格式:std::function<函数类型>。
    • std::function可以取代函数指针的作用,因为它可以延迟函数的执行,特别适合作为回调函数使用。它比普通函数指针更加的灵活和便利。

    C语言中喜欢用挂钩子写函数指针
    这种写法的问题是,很难倒推找到在哪里挂了钩子,f1 f2到底是挂了哪个函数

    struct Funcs {
        void (*f1)(); // 钩子
        void (*f2)();
    } g_functions;
    // 只要不是迫不得已,就不要用全局变量!!!!!
    
    // M1
    void f1_m1() {}
    void f2_m1() {}
    
    // M2
    void f1_m2() {}
    void f2_m2() {}
    
    void InitFunc(int modelId) {
        if (modelId == 1) {
            g_functions.f1 = f1_m1; // 挂钩子
            g_functions.f2 = f2_m1;
        } else if (modelId == 2) {
            g_functions.f1 = f1_m2;
            g_functions.f2 = f2_m2;
        } else {
            g_functions.f1 = nullptr;
            g_functions.f2 = nullptr;
        }
    }
    
    void API_f1() {
        if (g_functions.f1 != nullptr) {
            g_functions.f1();
        }
    }
    
    void API_f2() {
        if (g_functions.f2 != nullptr) {
            g_functions.f2();
        }
    }
    
    void main() {
    	API_f1(); 
    }
    

    重构后的写法

    
    #include <iostream>
    #include <functional>
    
    // M1
    void f1_m1() {std::cout << "f1_m1" << std::endl;}
    void f1_m2() {std::cout << "f1_m2" << std::endl;}
    
    // M2
    void f2_m1() {std::cout << "f2_m1" << std::endl;}
    void f2_m2() {std::cout << "f2_m2" << std::endl;}
    
    int funcLam(std::function<void()> f1, std::function<void()> f2) {
        f1();
        f2();
        return 0;
    }
    
    void useLam(int modelId) {
        if (modelId == 1) {
    
            // 1、匿名函数包装后传参
    //        funcLam([](){f1_m1();}, [](){f1_m2();});
            
            // 2、std::bind
            funcLam(std::bind(f1_m1), std::bind(f1_m2));
            
            // 3、函数名
    //        funcLam(f1_m1, f1_m2);
        } else if (modelId == 2) {
            funcLam([](){f2_m1();}, [](){f2_m2();});
        } else {
            funcLam(nullptr, nullptr);
        }
    }
    
    int main(int argc, const char * argv[]) {
        useLam(1);
    }
    
    

    使用2

    int funcLam(int a, std::function<void()> pre, std::function<void()> post) {
        pre();
        std::cout << "zhongjian" << std::endl;
        post();
        return 0;
    }
    
    class Test {
    public:
        void pro() {
            
        }
        static void pro2() {
            
        }
        void test() {
            auto f1 = Test::pro2; // void (*)() 静态函数
            auto f2 = &Test::pro; //  void (Test::*)() 非静态函数
            
            // 1、匿名函数 对象 + 成员函数 -> 普通的函数
            funcLam([this](){this->pro2();}, nullptr) ;
    		// 2、bind调用f2函数,参数为this(this是每个成员函数的默认参数)
            funcLam(std::bind(f2, this), nullptr);
        }
        
    };
    
    int main() {
    	// 非静态成员函数的函数名,取地址后才为函数指针?
        auto f2 = &Test::pro;
        Test t1;
        (t1.*f2)(); // t1.pro();
    }
    

    关于std::bind

    匿名函数可以在包装函数的同时,随意写函数体
    bind只能用于构造匿名函数。

    可将std::bind函数看作一个通用的函数适配器,它接受一个可调用对象,生成一个新的可调用对象来“适应”原对象的参数列表。

    std::bind将可调用对象与其参数一起进行绑定,绑定后的结果可以使用std::function保存。std::bind主要有以下两个作用:

    • 将可调用对象和其参数绑定成一个防函数;
    • 只绑定部分参数,减少可调用对象传入的参数。
    void test1(int a, double b, char c) {
        
    }
    
    int main(int argc, const char * argv[]) {
        
        // f1 用法=  f2
        auto f1 = []() {test1(1, 2, 3);};
        auto f2 = std::bind(test1, 1, 2, 3);
        f2(); // 调用test1, 参数为1,2,3
        
        auto f3 = [](char c) {test1(1, 2 ,c);};
        auto f4 = std::bind(test1, 1, 2, std::placeholders::_1);
        f4('c'); // 调用test1, 参数为1,2,c
        
        auto f7 = std::bind(test1, std::placeholders::_1, 2, std::placeholders::_2);
        f7(1, 3); // test(1, 2, 3);
        auto f8 = std::bind(test1, std::placeholders::_2, 2, std::placeholders::_1);
        f8(1, 3); // test(3, 2, 1);
    }
    

    捕获列表

    值捕获,引用捕获
    C++中的lambda表达式全部都是非逃逸型

    std::function<void()> f1;
    void func1() {
        int a = 8;
        f1 = [&a]() {
            a = 10;
        };
    }
    
    int main() {
    	func1();
    	f1(); // a?能否被捕获到就是个问题,因为func1()结束后,原本的a地址中的数据可能已被其他数据替换了,内存泄露
    }
    

    值捕获变量不可修改,引用可

        int a = 5;
        auto ff1 = [a]() {
    //        a = 10; // error ,const int a
        };
        auto ff2 = [&a]() {
            a = 10; // OK
        };
    

    捕获列表变量可重命名

        int a = 5;
        auto ff1 = [aa = a]() {
            aa = 10; // error ,const int aa
        };
       
        auto f3 = [&aa = a]() {
           // int &aa = a 
            aa = 3; // OK, 可以被更改
        };
    

    捕获列表中的默认值

    
        // 全部的值捕获
        auto f4 = [=]() {
          
        };
        // 全部的引用捕获
        auto f5 = [&]() {};
    -------------------------
    class Test2 {
    public:
        int m1;
        void test() {
            int a;
            // 捕获所有的成员变量(引用)
            auto f = [this, a]() {}; // 捕获列表中一旦出现this,就全部变成引用捕获
        }
    };
    
    展开全文
  • 函数进阶:参数传递,高阶函数lambda 匿名函数,global 变量,递归 函数是基本类型 在 Python 中,函数是一种基本类型的对象,这意味着 可以将函数作为参数给另一个函数函数作为字典的值储存 将函数作为另一...

    函数进阶:参数传递,高阶函数,lambda 匿名函数,global 变量,递归

    函数是基本类型

    Python 中,函数是一种基本类型的对象,这意味着

    • 可以将函数作为参数传给另一个函数
    • 将函数作为字典的值储存
    • 将函数作为另一个函数的返回值
    def square(x):
        """Square of x."""
        return x*x
    
    def cube(x):
        """Cube of x."""
        return x*x*x
    

    作为字典的值:

    funcs = {
        'square': square,
        'cube': cube,
    }
    

    例子:

    x = 2
    
    print square(x)
    print cube(x)
    
    for func in sorted(funcs):
        print func, funcs[func](x)
    
    4
    8
    cube 8
    square 4
    

    函数参数

    引用传递

    Python 中的函数传递方式是 call by reference 即引用传递,例如,对于这样的用法:

    x = [10, 11, 12]
    f(x)
    

    传递给函数 f 的是一个指向 x 所包含内容的引用,如果我们修改了这个引用所指向内容的值(例如 x[0]=999),那么外面的 x 的值也会被改变。不过如果我们在函数中赋给 x 一个新的值(例如另一个列表),那么在函数外面的 x 的值不会改变:

    def mod_f(x):
        x[0] = 999
        return x
    
    x = [1, 2, 3]
    
    print x
    print mod_f(x)
    print x
    
    [1, 2, 3]
    [999, 2, 3]
    [999, 2, 3]
    
    def no_mod_f(x):
        x = [4, 5, 6]
        return x
    
    x = [1,2,3]
    
    print x
    print no_mod_f(x)
    print x
    
    [1, 2, 3]
    [4, 5, 6]
    [1, 2, 3]
    

    默认参数是可变的!

    函数可以传递默认参数,默认参数的绑定发生在函数定义的时候,以后每次调用默认参数时都会使用同一个引用。

    这样的机制会导致这种情况的发生:

    def f(x = []):
        x.append(1)
        return x
    

    理论上说,我们希望调用 f() 时返回的是 [1], 但事实上:

    print f()
    print f()
    print f()
    print f(x = [9,9,9])
    print f()
    print f()
    
    [1]
    [1, 1]
    [1, 1, 1]
    [9, 9, 9, 1]
    [1, 1, 1, 1]
    [1, 1, 1, 1, 1]
    

    而我们希望看到的应该是这样:

    def f(x = None):
        if x is None:
            x = []
        x.append(1)
        return x
    
    print f()
    print f()
    print f()
    print f(x = [9,9,9])
    print f()
    print f()
    
    [1]
    [1]
    [1]
    [9, 9, 9, 1]
    [1]
    [1]
    

    高阶函数

    以函数作为参数,或者返回一个函数的函数是高阶函数,常用的例子有 mapfilter 函数:

    map(f, sq) 函数将 f 作用到 sq 的每个元素上去,并返回结果组成的列表,相当于:

    [f(s) for s in sq]
    
    map(square, range(5))
    
    [0, 1, 4, 9, 16]
    

    filter(f, sq) 函数的作用相当于,对于 sq 的每个元素 s,返回所有 f(s)Trues 组成的列表,相当于:

    [s for s in sq if f(s)]
    
    def is_even(x):
        return x % 2 == 0
    
    filter(is_even, range(5))
    
    [0, 2, 4]
    

    一起使用:

    map(square, filter(is_even, range(5)))
    
    [0, 4, 16]
    

    reduce(f, sq) 函数接受一个二元操作函数 f(x,y),并对于序列 sq 每次合并两个元素:

    def my_add(x, y):
        return x + y
    
    reduce(my_add, [1,2,3,4,5])
    
    15
    

    传入加法函数,相当于对序列求和。

    返回一个函数:

    def make_logger(target):
        def logger(data):
            with open(target, 'a') as f:
                f.write(data + '\n')
        return logger
    
    foo_logger = make_logger('foo.txt')
    foo_logger('Hello')
    foo_logger('World')
    
    !cat foo.txt
    
    Hello
    World
    
    import os
    os.remove('foo.txt')
    

    匿名函数

    在使用 mapfilterreduce 等函数的时候,为了方便,对一些简单的函数,我们通常使用匿名函数的方式进行处理,其基本形式是:

    lambda <variables>: <expression>
    

    例如,我们可以将这个:

    print map(square, range(5))
    
    [0, 1, 4, 9, 16]
    

    用匿名函数替换为:

    print map(lambda x: x * x, range(5))
    
    [0, 1, 4, 9, 16]
    

    匿名函数虽然写起来比较方便(省去了定义函数的烦恼),但是有时候会比较难于阅读:

    s1 = reduce(lambda x, y: x+y, map(lambda x: x**2, range(1,10)))
    print(s1)
    
    285
    

    当然,更简单地,我们可以写成这样:

    s2 = sum(x**2 for x in range(1, 10))
    print s2
    
    285
    

    global 变量

    一般来说,函数中是可以直接使用全局变量的值的:

    x = 15
    
    def print_x():
        print x
        
    print_x()
    
    15
    

    但是要在函数中修改全局变量的值,需要加上 global 关键字:

    x = 15
    
    def print_newx():
        global x
        x = 18
        print x
        
    print_newx()
    
    print x
    
    18
    18
    

    如果不加上这句 global 那么全局变量的值不会改变:

    x = 15
    
    def print_newx():
        x = 18
        print x
        
    print_newx()
    
    print x
    
    18
    15
    

    递归

    递归是指函数在执行的过程中调用了本身,一般用于分治法,不过在 Python 中这样的用法十分地小,所以一般不怎么使用:

    Fibocacci 数列:

    def fib1(n):
        """Fib with recursion."""
    
        # base case
        if n==0 or n==1:
            return 1
        # recurssive caae
        else:
            return fib1(n-1) + fib1(n-2)
    
    print [fib1(i) for i in range(10)]
    
    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
    

    一个更高效的非递归版本:

    def fib2(n):
        """Fib without recursion."""
        a, b = 0, 1
        for i in range(1, n+1):
            a, b = b, a+b
        return b
    
    print [fib2(i) for i in range(10)]
    
    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
    

    速度比较:

    %timeit fib1(20)
    %timeit fib2(20)
    
    100 loops, best of 3: 5.35 ms per loop
    100000 loops, best of 3: 2.2 µs per loop
    

    对于第一个递归函数来说,调用 fib(n+2) 的时候计算 fib(n+1), fib(n),调用 fib(n+1) 的时候也计算了一次 fib(n),这样造成了重复计算。

    使用缓存机制的递归版本,这里利用了默认参数可变的性质,构造了一个缓存:

    def fib3(n, cache={0: 1, 1: 1}):
        """Fib with recursion and caching."""
    
        try:
            return cache[n]
        except KeyError:
            cache[n] = fib3(n-1) + fib3(n-2)
            return cache[n]
    
    print [fib3(i) for i in range(10)]
    
    %timeit fib1(20)
    %timeit fib2(20)
    %timeit fib3(20)
    
    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
    100 loops, best of 3: 5.37 ms per loop
    100000 loops, best of 3: 2.19 µs per loop
    The slowest run took 150.16 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
    1000000 loops, best of 3: 230 ns per loop
    
    展开全文
  • lambda函数和map函数

    2019-03-21 13:10:00
    lambda函数,简化了函数定义的书写形式,使代码更为简洁,但是使用自定义函数的定义方式更为直观,易理解 g = lambda x:x+1 #上面的lambda表达式相当于下面的自定义函数 ...参数function的是一个函数名...

    lambda函数,简化了函数定义的书写形式,使代码更为简洁,但是使用自定义函数的定义方式更为直观,易理解

    g = lambda x:x+1
    #上面的lambda表达式相当于下面的自定义函数
    def gg(x):
        return x+1

     

    map函数的原型是map(function,iterable,...),它的返回结果是一个列表

    参数function传的是一个函数名,可以是python内置的,也可以是自定义的

    参数iterable传的是一个可迭代的对象,例如列表,元组,字符串这样的

    map函数通常和lambda函数一起使用

    这个函数的意思就是将function应用于iterable的每一个元素,结果以列表的形式返回,iterable后面还有省略号,意思就是可以传很多个iterable,如果有额外的iterable参数,并行的从这些参数中取元素,并调用function,如果一个iterable参数比另外的iterable参数要短,将以None扩展该参数元素

    a=(1,2,3,4,5)
    b=[1,2,3,4,5]
    c="zhangkang"
    
    la=map(str,a)
    lb=map(str,b)
    lc=map(str,c)
    
    print(la)
    print(lb)
    print(lc)
    
    输出:
    ['1', '2', '3', '4', '5']
    ['1', '2', '3', '4', '5']
    ['z', 'h', 'a', 'n', 'g', 'k', 'a', 'n', 'g']

     

    print(map(lambda x: x * 2 + 10, foo))
    #用for循环代替map
    print([x * 2 + 10 for x in foo])

    参考

    https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73321593

    https://www.jianshu.com/p/9f306285a3ca

    转载于:https://www.cnblogs.com/z-x-y/p/10571009.html

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  • python函数进阶:参数传递,高阶函数lambda 匿名函数,global 变量,递归函数是基本类型在 Python 中,函数是一种基本类型的对象,这意味着可以将函数作为参数给另一个函数函数作为字典的值储存将函数作为另...

    python函数进阶:参数传递,高阶函数,lambda 匿名函数,global 变量,递归

    函数是基本类型

    在 Python 中,函数是一种基本类型的对象,这意味着

    • 可以将函数作为参数传给另一个函数
    • 将函数作为字典的值储存
    • 将函数作为另一个函数的返回值
    In [1]:
    def square(x):
        """Square of x."""
        return x*x
    
    def cube(x):
        """Cube of x."""
        return x*x*x
    

    作为字典的值:

    In [2]:
    funcs = {
        'square': square,
        'cube': cube,
    }
    

    例子:

    In [3]:
    x = 2
    
    print square(x)
    print cube(x)
    
    for func in sorted(funcs):
        print func, funcs[func](x)
    
    4
    8
    cube 8
    square 4
    

    函数参数

    引用传递

    Python 中的函数传递方式是 call by reference 即引用传递,例如,对于这样的用法:

    x = [10, 11, 12]
    f(x)
    
    

    传递给函数 f 的是一个指向 x 所包含内容的引用,如果我们修改了这个引用所指向内容的值(例如 x[0]=999),那么外面的 x 的值也会被改变。不过如果我们在函数中赋给 x 一个新的值(例如另一个列表),那么在函数外面的 x 的值不会改变:

    In [4]:
    def mod_f(x):
        x[0] = 999
        return x
    
    x = [1, 2, 3]
    
    print x
    print mod_f(x)
    print x
    
    [1, 2, 3]
    [999, 2, 3]
    [999, 2, 3]
    
    In [5]:
    def no_mod_f(x):
        x = [4, 5, 6]
        return x
    
    x = [1,2,3]
    
    print x
    print no_mod_f(x)
    print x
    
    [1, 2, 3]
    [4, 5, 6]
    [1, 2, 3]
    

    默认参数是可变的!

    函数可以传递默认参数,默认参数的绑定发生在函数定义的时候,以后每次调用默认参数时都会使用同一个引用。

    这样的机制会导致这种情况的发生:

    In [6]:
    def f(x = []):
        x.append(1)
        return x
    

    理论上说,我们希望调用 f() 时返回的是 [1], 但事实上:

    In [7]:
    print f()
    print f()
    print f()
    print f(x = [9,9,9])
    print f()
    print f()
    
    [1]
    [1, 1]
    [1, 1, 1]
    [9, 9, 9, 1]
    [1, 1, 1, 1]
    [1, 1, 1, 1, 1]
    

    而我们希望看到的应该是这样:

    In [8]:
    def f(x = None):
        if x is None:
            x = []
        x.append(1)
        return x
    
    print f()
    print f()
    print f()
    print f(x = [9,9,9])
    print f()
    print f()
    
    [1]
    [1]
    [1]
    [9, 9, 9, 1]
    [1]
    [1]
    

    高阶函数

    以函数作为参数,或者返回一个函数的函数是高阶函数,常用的例子有 map 和 filter 函数:

    map(f, sq) 函数将 f 作用到 sq 的每个元素上去,并返回结果组成的列表,相当于:

    [f(s) for s in sq]
    
    In [9]:
    map(square, range(5))
    
    Out[9]:
    [0, 1, 4, 9, 16]

    filter(f, sq) 函数的作用相当于,对于 sq 的每个元素 s,返回所有 f(s) 为 True 的 s 组成的列表,相当于:

    [s for s in sq if f(s)]
    
    In [10]:
    def is_even(x):
        return x % 2 == 0
    
    filter(is_even, range(5))
    
    Out[10]:
    [0, 2, 4]

    一起使用:

    In [11]:
    map(square, filter(is_even, range(5)))
    
    Out[11]:
    [0, 4, 16]

    reduce(f, sq) 函数接受一个二元操作函数 f(x,y),并对于序列 sq 每次合并两个元素:

    In [12]:
    def my_add(x, y):
        return x + y
    
    reduce(my_add, [1,2,3,4,5])
    
    Out[12]:
    15

    传入加法函数,相当于对序列求和。

    返回一个函数:

    In [13]:
    def make_logger(target):
        def logger(data):
            with open(target, 'a') as f:
                f.write(data + '\n')
        return logger
    
    foo_logger = make_logger('foo.txt')
    foo_logger('Hello')
    foo_logger('World')
    
    In [14]:
    !cat foo.txt
    
    Hello
    World
    
    In [15]:
    import os
    os.remove('foo.txt')
    

    匿名函数

    在使用 map, filterreduce 等函数的时候,为了方便,对一些简单的函数,我们通常使用匿名函数的方式进行处理,其基本形式是:

    lambda <variables>: <expression>
    
    

    例如,我们可以将这个:

    In [16]:
    print map(square, range(5))
    
    [0, 1, 4, 9, 16]
    

    用匿名函数替换为:

    In [17]:
    print map(lambda x: x * x, range(5))
    
    [0, 1, 4, 9, 16]
    

    匿名函数虽然写起来比较方便(省去了定义函数的烦恼),但是有时候会比较难于阅读:

    In [18]:
    s1 = reduce(lambda x, y: x+y, map(lambda x: x**2, range(1,10)))
    print(s1)
    
    285
    

    当然,更简单地,我们可以写成这样:

    In [19]:
    s2 = sum(x**2 for x in range(1, 10))
    print s2
    
    285
    

    global 变量

    一般来说,函数中是可以直接使用全局变量的值的:

    In [20]:
    x = 15
    
    def print_x():
        print x
        
    print_x()
    
    15
    

    但是要在函数中修改全局变量的值,需要加上 global 关键字:

    In [21]:
    x = 15
    
    def print_newx():
        global x
        x = 18
        print x
        
    print_newx()
    
    print x
    
    18
    18
    

    如果不加上这句 global 那么全局变量的值不会改变:

    In [22]:
    x = 15
    
    def print_newx():
        x = 18
        print x
        
    print_newx()
    
    print x
    
    18
    15
    

    递归

    递归是指函数在执行的过程中调用了本身,一般用于分治法,不过在 Python 中这样的用法十分地小,所以一般不怎么使用:

    Fibocacci 数列:

    In [23]:
    def fib1(n):
        """Fib with recursion."""
    
        # base case
        if n==0 or n==1:
            return 1
        # recurssive caae
        else:
            return fib1(n-1) + fib1(n-2)
    
    print [fib1(i) for i in range(10)]
    
    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
    

    一个更高效的非递归版本:

    In [24]:
    def fib2(n):
        """Fib without recursion."""
        a, b = 0, 1
        for i in range(1, n+1):
            a, b = b, a+b
        return b
    
    print [fib2(i) for i in range(10)]
    
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lambda传函数