Python map函数(类)用法

理论

map()函数是Python的内置函数，会根据提供的函数参数，对传入的序列数据进行映射。

所以，map()函数也称映射函数。

在Python中，map是一个类，有着迭代方法，能够返回对应值。平时也能充当着函数使用：

print(list(map(lambda x:x[0],[[1,2],[3,4]])))

# [1, 3]
1
2
3

data=[[1,2],[3,4]]
A=map(lambda x:x[0],data)
for i in range(len(data)):
    print(A.__next__())
# 1
# 3
1
2
3
4
5
6

格式

最常见的格式为：

map(function,iterables,...)->map
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Input

• function: 映射函数
• iterables: 可迭代序列

Output

• 一个可迭代对象

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实践

我们来进行一个简单的尝试！

实例一

设计一个函数，将两个数组A和B中的元素加起来。

def Add(x,y):
    n,m=len(x),len(y)
    if n>m:
        n,m=m,n
        x,y=y,x
    new=[i for i in y]
    for i in range(n):
        new[i]+=x[i]
    return new

A=[1,2,3,4,5,6,7,8]
B=[1,2,3,4,5,6]
print(Add(A,B))

# [2, 4, 6, 8, 10, 12, 7, 8]
1
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那如果对格式输入不那么严格，又想比较简便地实现操作，我们可以通过map+lambda表达式的方式，对输入的元素进行一一映射。

print(list(map(lambda x,y:x+y,A,B)))

# [2, 4, 6, 8, 10, 12]
1
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3

此时，第一个参数是一个映射(函数),第二，第三个参数则是输入的可迭代对象。map会自动的依次取出可迭代对象中的每个元素，通过映射输出。我们可以通过map.__next__()控制获取每一个元素，或是直接将返回的迭代对象转化为list获取全部元素。

map能够确保数据的最小截断，也就是满足两个或多个可迭代对象进行的最小长度。比如上文提到的，A数组的长度是高于B数组的，但由于map对象的特性，返回值只保留到B的长度。

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是不是学会了！那我们再来看一题。

将一个元组对象转化为一个列表。

A=((7),(7),(7),(7),(7),(7),(7),(8))
print([[i] for i in A])
# 或者
print(list(map(list,A)))
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实例二

出自LC417太平洋大西洋水流问题

有一个 m × n 的矩形岛屿，与 太平洋 和 大西洋 相邻。 “太平洋” 处于大陆的左边界和上边界，而 “大西洋” 处于大陆的右边界和下边界。

这个岛被分割成一个由若干方形单元格组成的网格。给定一个 m x n 的整数矩阵 heights ， heights[r][c]表示坐标 (r, c) 上单元格 高于海平面的高度 。

岛上雨水较多，如果相邻单元格的高度 小于或等于 当前单元格的高度，雨水可以直接向北、南、东、西流向相邻单元格。水可以从海洋附近的任何单元格流入海洋。

返回网格坐标 result 的 2D 列表 ，其中 result[i] = [ri, ci] 表示雨水从单元格 (ri, ci) 流动 既可流向太平洋也可流向大西洋 。

输入: heights = [[1,2,2,3,5],[3,2,3,4,4],[2,4,5,3,1],[6,7,1,4,5],[5,1,1,2,4]]
输出: [[0,4],[1,3],[1,4],[2,2],[3,0],[3,1],[4,0]]

class Solution:
    def pacificAtlantic(self, heights: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        m,n=len(heights),len(heights[0])
        
        def search(start):
            visitSet=set()
            
            def dfs(x,y):
                if (x,y) in visitSet:
                    return 
                val=heights[x][y]
                visitSet.add((x,y))
                for i,j in [[x+1,y],[x-1,y],[x,y-1],[x,y+1]]:
                    if 0<=i<m and 0<=j<n and heights[i][j]>=val:
                        dfs(i,j)
                        
            for i,j in start:
                dfs(i,j)
            return visitSet 
        
        pacificSet=[(0,i) for i in range(n)]+[(i,0) for i in range(m)]
        altanticSet=[(m-1,i) for i in range(n)]+[(i,n-1) for i in range(m)]
        return list(map(list,search(pacificSet)&search(altanticSet)))
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