Question

在Python3中，我正在寻找一种方法来计算一行一个lambda函数，该函数在两个元素上调用。假设我想计算整数列表的LCM，这可以在one line in Python2中完成：

print reduce(lambda a,b: a * b // gcd(a, b), mylist)

是否可以在一行Python3中执行相同操作（暗示，没有functools.reduce）？

在Python3中，我知道filter，map和reduce已经消失。我觉得我不再需要filter和map，因为它们可以用更简洁，更清晰的方式用Python3编写，但我认为我可以找到reduce的一个很好的替代品，除了我没有找到任何。我have看过many篇文章that建议to使用functools.reduce或“write out the accumulation loop explicitly”，但我想在不导入functools的情况下这样做在一行。

如果它更容易，我应该提到我使用associative和commutative的函数。例如，在列表f上使用函数[1,2,3,4]，如果计算结果将是好的：

f(1,f(2,f(3,4)))
f(f(1,2),f(3,4))
f(f(3,f(1,4)),2)
或任何其他订单

Answer 1

所以我确实想出了一些东西。我不保证性能，但它是一个单独使用lambda函数的单行 - 不是来自functools或itertools，甚至不是单个循环。

my_reduce = lambda l, f: (lambda u, a: u(u, a))((lambda v, m: None if len(m) == 0 else (m[0] if len(m) == 1 else v(v, [f(m[0], m[1])] + m[2:]))), l)

这有点难以理解，所以在这里扩展：

my_reduce = lambda l, f: (
    lambda u, a: u(u, a)) (
        (lambda v, m: None if len(m) == 0
                           else (m[0] if len(m) == 1
                                      else v(v, [f(m[0], m[1])] + m[2:])
                                )
        ),
        l
    )

测试：

>>> f = lambda a,b: a+b
>>> my_reduce([1, 2, 3, 4], f)
10
>>> my_reduce(['a', 'b', 'c', 'd'], f)
'abcd'

请检查this other post以获得有关其工作原理的更深入说明。

使用lambda函数模拟递归函数的原则，该函数的第一个参数是函数，并且本身就是。

这个递归函数嵌入在一个有效触发递归调用的函数内：lambda u, a: u(u, a)。

最后，所有内容都包含在一个函数中，该函数的参数是列表和二进制函数。

将my_reduce与您的代码一起使用：

my_reduce(mylist, lambda a,b: a * b // gcd(a, b))

Answer 2

假设您的序列至少有一个项目，您可以像这样简单地定义reduce：

def reduce(func, seq): return seq[0] if len(seq) == 1 else func(reduce(func, seq[:-1]), seq[-1])

长版本会更具可读性：

def reduce(func, seq):
    if len(seq) == 1:
        return seq[0]
    else:
        return func(reduce(func, seq[:-1]), seq[-1])

然而，递归调用和python在递归调用方面并不是很好（意味着缓慢且递归限制会阻止超过300个项目的调优序列）。更快的实施将是：

def reduce(func, seq):
    tmp = seq[0]
    for item in seq[1:]:
        tmp = func(tmp, item)
    return tmp

但由于循环，它不能放在一行。它可以通过副作用来解决：

def reduce(func, seq): d = {}; [d.__setitem__('last', func(d['last'], i)) if 'last' in d else d.__setitem__('last', i) for i in seq]; return d['last']

或：

def reduce(func, seq): d = {'last': seq[0]}; [d.__setitem__('last', func(d['last'], i)) for i in seq[1:]]; return d['last']

相当于：

def reduce(func, seq): 
    d = {} 
    for item in seq:
        if 'last' in d:
            d['last'] = func(d['last'], item)
        else:
            d['last'] = item
    return d['last']  # or "d.get('last', 0)"

这应该更快，但它并不完全是pythonic，因为单线实现中的列表理解只是因为副作用而被使用。

Python3中的单行减少

2 个答案: