python中高阶函数实现剪枝函数的方法
本文主要为大家详细介绍了python利用高阶函数实现剪枝函数的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能帮助到大家。
案例:
某些时候,我们想要为多个函数,添加某种功能,比如计时统计,记录日志,缓存运算结果等等
需求:
在每个函数中不需要添加完全相同的代码
如何解决?
把相同的代码抽调出来,定义成装饰器
求斐波那契数列(黄金分割数列),从数列的第3项开始,每一项都等于前两项之和
求一个共有10个台阶的楼梯,从下走到上面,一次只能迈出1~3个台阶,并且不能后退,有多少中方法?
上台阶问题逻辑整理:
每次迈出都是 1~3 个台阶,剩下就是 7~9 个台阶
如果迈出1个台阶,需要求出后面9个台阶的走法
如果迈出2个台阶,需要求出后面8个台阶的走法
如果迈出3个台阶,需要求出后面7个台阶的走法
此3种方式走法,通过递归方式实现,递归像树,每次递归都生成子节点函数
以上两个问题通过递归来解决,就会出现一个问题,出现重复求解问题,把重复求解的过程剔除掉,在c++语言中称为剪枝函数
#!/usr/bin/python3 def jian_zhi(func): # 中间字典,判断已经是否求解过 median = {} def wrap(*args): # 假如不在中间字典中,说明没有求解过,添加到字典中去,在的话,直接返回 if args not in median: median[args] = func(*args) return median[args] return wrap @jian_zhi def fibonacci(n): if n <= 1: return 1 return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) @jian_zhi def climb(n, steps): count = 0 # 当最后台阶为0的时候,说明最后只是走了一次 if n == 0: count = 1 # 当最后台阶不为0的时候,说明还需要走至少一次 elif n > 0: # 对三种情况进行分别处理momo for step in steps: count += climb(n-step, steps) # 返回每次递归的计数 return count if __name__ == '__main__': print(climb(10, (1, 2, 3))) print(fibonacci(20))
所谓的剪枝函数不过是保证每次递归的函数唯一性,利用中间字典保存已经执行过得函数和参数,通过判断参数,剔除重复的函数调用。
以上是python中高阶函数实现剪枝函数的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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安装pyodbc:使用pipinstallpyodbc命令安装库;2.连接SQLServer:通过pyodbc.connect()方法,使用包含DRIVER、SERVER、DATABASE、UID/PWD或Trusted_Connection的连接字符串,分别支持SQL身份验证或Windows身份验证;3.查看已安装驱动:运行pyodbc.drivers()并筛选含'SQLServer'的驱动名,确保使用如'ODBCDriver17forSQLServer'等正确驱动名称;4.连接字符串关键参数

pythoncanbeoptimizedFormized-formemory-boundoperationsbyreducingOverHeadThroughGenerator,有效dattratsures,andManagingObjectLifetimes.first,useGeneratorSInsteadoFlistSteadoflistSteadoFocessLargedAtasetSoneItematatime,desceedingingLoadeGingloadInterveringerverneDraineNterveingerverneDraineNterveInterveIntMory.second.second.second.second,Choos,Choos

shutil.rmtree()是Python中用于递归删除整个目录树的函数,能删除指定文件夹及其所有内容。1.基本用法:使用shutil.rmtree(path)删除目录,需处理FileNotFoundError、PermissionError等异常。2.实际应用:可一键清除包含子目录和文件的文件夹,如临时数据或缓存目录。3.注意事项:删除操作不可恢复;路径不存在时抛出FileNotFoundError;可能因权限或文件占用导致失败。4.可选参数:可通过ignore_errors=True忽略错

iter()用于获取迭代器对象,next()用于获取下一个元素;1.使用iter()可将列表等可迭代对象转换为迭代器;2.调用next()逐个获取元素,当元素耗尽时触发StopIteration异常;3.通过next(iterator,default)可提供默认值避免异常;4.自定义迭代器需实现__iter__()和__next__()方法,控制迭代逻辑;使用默认值是安全遍历的常用方式,整个机制简洁且实用。

统计套利简介统计套利是一种基于数学模型在金融市场中捕捉价格错配的交易方式。其核心理念源于均值回归,即资产价格在短期内可能偏离长期趋势,但最终会回归其历史平均水平。交易者利用统计方法分析资产之间的关联性,寻找那些通常同步变动的资产组合。当这些资产的价格关系出现异常偏离时,便产生套利机会。在加密货币市场,统计套利尤为盛行,主要得益于市场本身的低效率与剧烈波动。与传统金融市场不同,加密货币全天候运行,价格极易受到突发新闻、社交媒体情绪及技术升级的影响。这种持续的价格波动频繁制造出定价偏差,为套利者提供

使用psycopg2.pool.SimpleConnectionPool可有效管理数据库连接,避免频繁创建和销毁连接带来的性能开销。1.创建连接池时指定最小和最大连接数及数据库连接参数,确保连接池初始化成功;2.通过getconn()获取连接,执行数据库操作后使用putconn()将连接归还池中,禁止直接调用conn.close();3.SimpleConnectionPool是线程安全的,适用于多线程环境;4.推荐结合contextmanager实现上下文管理器,确保连接在异常时也能正确归还;

安装对应数据库驱动;2.使用connect()连接数据库;3.创建cursor对象;4.用execute()或executemany()执行SQL并用参数化查询防注入;5.用fetchall()等获取结果;6.修改后需commit();7.最后关闭连接或使用上下文管理器自动处理;完整流程确保安全且高效执行SQL操作。

创建Python虚拟环境可使用venv模块,步骤为:1.进入项目目录执行python-mvenvenv创建环境;2.Mac/Linux用sourceenv/bin/activate、Windows用env\Scripts\activate激活;3.使用pipinstall安装包、pipfreeze>requirements.txt导出依赖;4.注意避免将虚拟环境提交到Git,并确认安装时处于正确环境。虚拟环境能隔离项目依赖防止冲突,尤其适合多项目开发,编辑器如PyCharm或VSCode也
