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Python 合并map()和reduce()

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首先我们需要明确一下map()和reduce()的作用。

map()函数是Python内置的高阶函数，它接收一个函数f和一个可迭代对象，并将这个函数依次作用在可迭代对象的每一个元素上，最终将所有的处理结果以列表形式返回。

reduce()函数也是Python内置的高阶函数，它接收一个函数f以及一个可迭代对象，并将这个函数作用在这个可迭代对象的前两个元素上，然后将处理结果与下一个元素进行运算，继续将处理结果和下一个元素进行运算，直到遍历完整个可迭代对象。

合并map()和reduce()可以实现一个列表中所有元素进行经过map()映射、reduce()处理之后得到一个结果值的操作，我们可以通过它来对一些复杂的数据结构进行处理，得到我们需要的简单结果。

下面我们通过两个示例来详细讲解这个过程。

示例1

假设我们有一个列表，里面包含了一些字符串，我们需要统计每个字符串出现的次数，并得到出现次数最多的字符串及其出现次数。

我们可以先使用map()函数将每个字符串转化成为一个字典，字典的键为字符串，值为1。然后使用reduce()函数将多个字典合并成为一个字典，并将值相同的键进行累加。最后我们可以使用max()函数找到出现次数最多的字符串及其出现次数。

from functools import reduce

words = ['apple', 'banana', 'orange', 'orange', 'orange', 'apple', 'orange', 'banana']

# 将每个字符串转化为字典
def to_dict(word):
    return {word: 1}

# 合并多个字典
def merge_dict(d1, d2):
    # 找到d2中所有的键在d1中出现次数并相加
    for k, v in d2.items():
        if k in d1:
            d1[k] += v
        else:
            d1[k] = v
    return d1

# 统计每个字符串出现的次数
word_count = reduce(merge_dict, map(to_dict, words))

# 找到出现次数最多的字符串及其出现次数
most_frequent_word, count = max(word_count.items(), key=lambda x: x[1])

print(most_frequent_word, count)

输出：

orange 4

在上面的代码中，我们先定义了两个辅助函数to_dict()和merge_dict()。to_dict()函数用于将字符串转化为字典，merge_dict()用于合并多个字典。

接着，我们使用map()函数将words列表转化为字典列表，然后使用reduce()函数将多个字典合并成为一个字典，每个键的值则是它出现的次数。最后我们使用max()函数找到出现次数最多的字符串及其出现次数。

示例2

假设有一个列表，里面包含了一些数字，我们需要将它们拼接成为一个数字，并计算这个数字的立方。

我们可以使用map()函数将这些数字转化为字符串，并利用reduce()函数将这些字符串合并成为一个字符串，然后再将这个字符串转化为数字，最终再计算出来它的立方。

from functools import reduce

numbers = [2, 5, 8, 4, 9]

# 将数字转化为字符串
def to_str(number):
    return str(number)

# 合并多个字符串
def merge_string(str1, str2):
    return str1 + str2

# 计算立方
def cube(number):
    return number ** 3

# 将数字列表拼接成一个数字并计算立方
result = cube(int(reduce(merge_string, map(to_str, numbers))))

print(result)

输出：

5126496

在上面的代码中，我们先定义了三个辅助函数，to_str()用于将数字转化为字符串，merge_string()用于将多个字符串合并为一个字符串，cube()用于计算立方。

接着，我们使用map()函数将numbers列表中的数字转化为字符串，然后使用reduce()函数将这些字符串拼接而成一个大字符串，再将这个字符串转化为数字，并使用cube()函数计算它的立方。

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