Map-Reduce - 映射与归约的思想

• Python 中有两个非常常见的内置函数：map()和reduce()函数。这两个函数都是应用于序列的处理函数，map()用于映射，reduce()用于归并。本关目标就是让学习者了解并掌握map()和reduce()函数的相关知识。

相关知识

1.map()函数

• map()函数会根据传入的函数对指定的序列做映射。map()函数接收两个参数，一个是 function 函数，另一个参数是一个或多个序列。map()函数会将传入的函数依次作用到传入序列的每个元素，并把结果作为新的序列返回。

• map()函数的定义为：

• map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list

例如，我们要对一个列表序列中的每个数值元素进行平方运算，结合上一关提到的 lambda 函数的例子，程序代码如下：

r = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4,])

print(list(r))

输出结果：

[1, 4, 9, 16]

当 map()函数的第二个参数中存在多个序列时，会依次将每个序列中相同位置的元素一起做参数并调用 function 函数。 例如，要对 map()函数传入的两个序列中的元素依次求和，程序代码如下：

r = map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10])

print(list(r))

输出结果：

[7, 9, 11, 13, 15]

当 map()函数传入的序列有多个时，我们要注意 function 函数的参数数量，应和 map()函数传入的序列数量相匹配。

2.reduce()函数

• reduce()函数把传入的函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，且这个函数必须要接收两个参数。reduce()函数把第一次计算的结果继续和序列中的下一个元素做累积计算。

reduce()函数的定义为：

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

function 参数是有两个参数的函数，reduce()函数依次在序列中取元素，并和上一次调用 function 函数的结果做参数，然后再次调用 function 函数。

例如：

from functools import reduce

r = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5],6)

print(r)

输出结果：

21

在上述例子中，程序的计算顺序为((((((1+6)+2)+3)+4)+5))。

小结

• map()和 reduce()函数的应用十分广泛，在分布式计算领域有着十分重要的运用。我们期待着学习者在今后的开发道路上对 map()和 reduce()函数有更加深刻的体验。

实测：

• 实现相应的功能。具体要求如下：

1.将输入的一个正整数分解质因数，并将结果输出。

例如：输入 90

打印出 90=2*3*3*5*

测试说明

测试输入：

80

预期输出：

80 = 2*2*2*2*5

测试输入：

79

预期输出：

79 = 79

测试输入：

225

预期输出：

225 = 3*3*5*5

测试输入：123456

预期输出：123456 = 2*2*2*2*2*2*3*643

上代码：

28 行：print（x,‘=’，‘*’.join(map(str,result)））

//如果注释理解有误，请大佬们多多评论指教！！