Python-VBA函数之旅-max函数

目录

一、max函数的常见应用场景

二、max函数使用注意事项

三、如何用好max函数？

1、max函数：

1-1、Python：

1-2、VBA：

2、推荐阅读：

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一、max函数的常见应用场景

        max()函数是 Python 中的一个内置函数，它用于返回可迭代对象中的最大值。常见的应用场景有：

1、查找最大值：这是max()函数最直接的应用，你可以使用它来查找列表中/字典中/多个值中/默认排序不可行的对象中/嵌套结构中的最大值。

2、使用自定义函数：你可以通过key参数传递一个函数给max()，该函数将应用于可迭代对象的每个元素，然后max()函数将返回使该函数结果最大的元素，这可以用于复杂对象的比较。

3、与生成器表达式结合使用：max()函数可以与生成器表达式结合使用，以在不需要完整列表的情况下找到最大值。

4、数据分析和处理：在处理大量数据时，经常需要找出最大值或最小值，max()函数在这方面非常有用，特别是在与pandas等数据处理库结合使用时。

5、算法与编程：在解决一些算法问题时，可能需要查找数组或列表中的最大值，max()函数可以简化这些操作，使代码更加简洁和易读。

        总之，max()函数在Python编程中有广泛的应用，可以帮助你快速找到可迭代对象中的最大值，简化代码并提高效率。

二、max函数使用注意事项

        在Python中使用max()函数时，需要注意以下事项：

1、参数类型：max()函数可以接受任意数量的参数，这些参数可以是数字、字符串、列表、元组或其他可迭代对象。但是，如果参数是不可迭代的，或者无法进行比较(例如，尝试比较数字和字符串)，那么max()函数将抛出异常。

2、空迭代对象：如果传递给max()函数的迭代对象为空(例如空列表或空元组)，max()函数将抛出ValueError异常，在尝试找到空集合中的最大值之前，你应该检查集合是否为空。

3、自定义对象：如果你尝试在自定义对象上使用max()函数，并且这些对象没有定义比较方法(如`__lt__()`、`__eq__()`等)，Python将不知道如何比较它们，从而抛出TypeError异常；为了能够在自定义对象上使用max()函数，你需要确保这些对象实现了适当的比较方法。

4、使用key参数：当处理复杂对象或需要基于对象的某个属性或方法进行比较时，使用key参数非常有用，但是，你需要确保传递给key的参数是一个函数，该函数接受一个参数并返回一个用于比较的值。如果传递的不是函数，或者函数返回的值不可比较，max()函数将抛出异常。

5、效率问题：对于大型数据集，使用max()函数可能不是最高效的方法，特别是当数据集已经排序时，在这种情况下，你可能希望使用其他方法(如直接访问已排序列表的最后一个元素)来找到最大值，以提高效率。

6、与min()函数的区别：max()函数与min()函数在功能上相反，min()函数返回可迭代对象中的最小值，在使用时，请确保你选择了正确的函数来实现你的需求。

7、返回值：max()函数返回可迭代对象中的最大值，如果有多个元素具有相同的最大值，它将返回第一个找到的最大值。

        总之，了解这些注意事项可以帮助你更有效地使用max()函数，并避免在编程过程中遇到不必要的错误或问题。

三、如何用好max函数？

        在Python中，max()函数是一个非常实用的内置函数，用于找到可迭代对象中的最大值。要充分利用max()函数，你可以遵循以下一些建议和最佳实践：

1、理解基本用法：首先，你需要理解max()函数的基本用法，它可以接收任意数量的参数，并返回其中的最大值，这些参数可以是数字、字符串或其他可比较的对象。

2、使用可迭代对象：max()函数也可以接收一个可迭代对象(如列表、元组或集合)作为参数，并返回其中的最大值。

3、利用key参数：当处理复杂对象时，你可以使用key参数来指定一个函数，该函数将应用于可迭代对象的每个元素，并基于函数返回的结果找到最大值，这对于根据对象的某个属性或计算结果找到最大值非常有用。

4、处理自定义对象：对于自定义对象，你需要确保它们实现了适当的比较方法(如`__lt__()`、`__eq__()`等)，以便max()函数能够正确比较它们。

5、处理空迭代对象：当传递给max()函数的迭代对象为空时，它会抛出ValueError异常；为了避免这种情况，你可以在调用max()之前检查迭代对象是否为空。

6、结合其他函数使用：max()函数可以与其他Python函数和特性结合使用，以实现更复杂的逻辑。例如，你可以使用列表推导式或生成器表达式来预处理数据，然后再传递给max()函数。

7、注意数据类型和比较规则：确保你传递给max()函数的数据类型是可比较的，并且比较规则符合你的预期；不同类型的对象(如数字和字符串)通常不能直接比较；如果需要比较不同类型的对象，你可能需要自定义比较逻辑。

        总之，只有通过遵循这些建议和最佳实践，你才能更好地利用Python中的max()函数，并在处理数据时实现更高效的查找最大值操作。

1、max函数：
1-1、Python：
  1. # 1.函数：max
  2. # 2.功能：用于获取传入的多个参数的最大值，或者传入的可迭代对象(或之中的元素)的最大值
  3. # 3.语法：
  4. # 3-1、max(iterable, *, key=None)
  5. # 3-2、max(iterable, *, default=None, key=None )
  6. # 3-3、max(arg1, arg2, *args, key=None)
  7. # 4.参数：
  8. # 4-1、iterable：可迭代对象，如列表、元组、集合、字典、字符串等
  9. # 4-2、key：命名参数，一个可选的函数，用来指定获取最大值的方法
  10. # 4-3、default：命名参数，用来指定最大值不存在时返回的默认值.如果未提供且iterable为空，则会引发ValueError
  11. # 4-4、arg:指定数值
  12. # 5.返回值：
  13. # 5-1、如果iterable非空，则返回iterable中的最大值
  14. # 5-2、如果iterable为空且提供了default参数，则返回default的值
  15. # 5-3、如果iterable为空且未提供default参数，则引发ValueError
  16. # 5-4、返回给定参数的最大值
  17. # 6.说明：使用max()函数
  18. # 6-1、如果是数值型参数，则取数值最大者
  19. # 6-2、如果是字符型参数，则取字母表排序靠后者
  20. # 6-3、当存在多个相同的最大值时，则返回得是最先出现的那个最大值
  21. # 6-4、当key=lambda时，不论匿名函数如何处理参数，返回的不是处理后的结果，而是结果对应的参数本身，即匿名函数lambda的处理结果，只能充当参数用
  22. # 7.示例：
  23. # 用dir()函数获取该函数内置的属性和方法
  24. print(dir(max))
  25. # ['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',
  26. # '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__',
  27. # '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__self__', '__setattr__', '__sizeof__',
  28. # '__str__', '__subclasshook__', '__text_signature__']
  29.  
  30. # 用help()函数获取该函数的文档信息
  31. help(max)
  32.  
  33. # 应用一：查找最大值
  34. # 示例1：查找列表中的最大值
  35. numbers = [3, 5, 10, 8, 6, 11, 24]
  36. max_number = max(numbers)
  37. print(max_number)
  38. # 24
  39.  
  40. # 示例2：查找字符串中的最大字符(按ASCII值)
  41. characters = "myelsa"
  42. max_char = max(characters)
  43. print(max_char)
  44. # y
  45.  
  46. # 示例3：使用key参数查找最大元素(根据自定义标准)
  47. students = [
  48.     {'name': 'Myelsa', 'score': 98},
  49.     {'name': 'Bruce', 'score': 92},
  50.     {'name': 'Jimmy', 'score': 88}
  51. ]
  52. # 查找分数最高的学生
  53. highest_scoring_student = max(students, key=lambda student: student['score'])
  54. print(highest_scoring_student)
  55. # {'name': 'Myelsa', 'score': 98}
  56.  
  57. # 示例4：处理空列表并返回默认值(使用try-except)
  58. numbers = []
  59. default_value = 0
  60. try:
  61.     max_number = max(numbers)
  62. except ValueError:
  63.     max_number = default_value
  64. print(max_number)
  65. # 0
  66.  
  67. # 示例5：Python 3.8及以后版本使用default参数
  68. numbers = []
  69. max_number = max(numbers, default=0)
  70. print(max_number)
  71. # 0
  72.  
  73. # 示例5：查找字符串中的最长字符
  74. words = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
  75. max_length_word = max(words, key=len)
  76. print(max_length_word)
  77. # banana
  78.  
  79. # 示例6：在多个值中查找最大值
  80. value1 = 10
  81. value2 = 20
  82. value3 = 30
  83. max_value = max(value1, value2, value3)
  84. print("这些值中的最大值是:", max_value)
  85. # 这些值中的最大值是: 30
  86.  
  87. # 示例7：在嵌套列表中查找最大值
  88. nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, [9, 10, 11]]]
  89. max_value = max(max(sublist) for sublist in nested_list)
  90. print(max_value)
  91. # 11
  92.  
  93. # 应用二：使用自定义函数
  94. # 示例1：找出列表中字典元素中某个键对应的最大值
  95. # 自定义函数，用于从字典中提取指定键的值
  96. def get_score(student):
  97.     return student['score']
  98. # 学生列表，包含字典元素
  99. students = [
  100.     {'name': 'Myelsa', 'score': 98},
  101.     {'name': 'Bruce', 'score': 92},
  102.     {'name': 'Jimmy', 'score': 96},
  103. ]
  104. # 使用max函数和自定义的get_score函数找出分数最高的学生
  105. max_score_student = max(students, key=get_score)
  106. print("分数最高的学生是:", max_score_student)
  107. # 分数最高的学生是: {'name': 'Myelsa', 'score': 98}
  108.  
  109. # 示例2：找出字符串列表中长度最长的字符串
  110. # 自定义函数，用于获取字符串的长度
  111. def get_length(s):
  112.     return len(s)
  113. # 字符串列表
  114. words = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
  115. # 使用max函数和自定义的get_length函数找出最长的字符串
  116. longest_word = max(words, key=get_length)
  117. print("最长的单词是:", longest_word)
  118. # 最长的单词是: banana
  119.  
  120. # 示例3：找出列表中自定义对象属性的最大值
  121. # 自定义一个类
  122. class Person:
  123.     def __init__(self, name, age):
  124.         self.name = name
  125.         self.age = age
  126. # 自定义函数，用于从Person对象中提取年龄
  127. def get_age(person):
  128.     return person.age
  129. # Person对象列表
  130. people = [
  131.     Person('Myelsa', 18),
  132.     Person('Bruce', 6),
  133.     Person('Jimmy', 15),
  134. ]
  135. # 使用max函数和自定义的get_age函数找出年龄最大的人
  136. oldest_person = max(people, key=get_age)
  137. print("年龄最大的人是:", oldest_person.name)
  138. # 年龄最大的人是: Myelsa
  139.  
  140. # 应用三：与生成器表达式结合使用
  141. # 示例1：找出列表中偶数的最大值
  142. numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  143. # 使用生成器表达式找出偶数，并用max()找出其中的最大值
  144. max_even_number = max(num for num in numbers if num % 2 == 0)
  145. print("列表中的最大偶数是:", max_even_number)
  146. # 列表中的最大偶数是: 10
  147.  
  148. # 示例2：找出字典列表中某个键对应的最大值
  149. # 字典列表
  150. students = [
  151.     {'name': 'Myelsa', 'score': 98},
  152.     {'name': 'Bruce', 'score': 92},
  153.     {'name': 'Jimmy', 'score': 96},
  154. ]
  155. # 使用生成器表达式和max()找出分数最高的学生
  156. max_score_student = max(
  157.     student for student in students if student['score'] == max(student['score'] for student in students))
  158. print("分数最高的学生是:", max_score_student)
  159. # 分数最高的学生是: {'name': 'Myelsa', 'score': 98}
  160.  
  161. # 示例3：找出字符串中每个单词长度的最大值
  162. sentence = "This is a sample sentence with different length words"
  163. # 使用生成器表达式和max()找出最长单词的长度
  164. max_word_length = max(len(word) for word in sentence.split())
  165. print("最长单词的长度是:", max_word_length)
  166. # 最长单词的长度是: 9
  167.  
  168. # 示例4：找出嵌套列表中子列表的最大长度
  169. nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9], [10]]
  170. # 使用生成器表达式和max()找出嵌套列表中子列表的最大长度
  171. max_sublist_length = max(len(sublist) for sublist in nested_list)
  172. print("子列表的最大长度是:", max_sublist_length)
  173. # 子列表的最大长度是: 4
  174.  
  175. # 应用四：数据分析和处理
  176. # 示例1：找出数值数组中的最大值
  177. import numpy as np
  178. # 创建一个NumPy数组
  179. data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 24])
  180. # 使用max()函数找出数组中的最大值
  181. max_value = np.max(data)
  182. print("数组中的最大值是:", max_value)
  183. # 数组中的最大值是: 24
  184.  
  185. # 示例2：找出Pandas DataFrame中的最大值
  186. import pandas as pd
  187. # 创建一个Pandas DataFrame
  188. df = pd.DataFrame({
  189.     'A': [1, 2, 3, 4, 5],
  190.     'B': [5, 4, 3, 2, 1],
  191.     'C': [11, 8, 7, 6, 5]
  192. })
  193. # 找出每列的最大值
  194. max_values = df.max()
  195. print("每列的最大值:")
  196. print(max_values)
  197. # 找出整个DataFrame的最大值(不考虑列)
  198. max_overall = df.values.max()
  199. print("整个DataFrame的最大值:", max_overall)
  200. # A     5
  201. # B     5
  202. # C    11
  203. # dtype: int64
  204. # 整个DataFrame的最大值: 11
  205.  
  206. # 示例3：找出字典中值最大的键
  207. # 创建一个字典
  208. data_dict = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40}
  209. # 使用max()和lambda表达式找出值最大的键
  210. max_key = max(data_dict, key=lambda k: data_dict[k])
  211. print("值最大的键是:", max_key)
  212. # 值最大的键是: d
  213.  
  214. # 示例4：使用max()结合条件语句筛选数据
  215. # 假设我们有一个包含学生信息的列表，每个元素是一个字典
  216. students = [
  217.     {'name': 'Myelsa', 'score': 98, 'grade': 'A'},
  218.     {'name': 'Bruce', 'score': 88, 'grade': 'B'},
  219.     {'name': 'Jimmy', 'score': 96, 'grade': 'A'},
  220. ]
  221. # 找出成绩最高且等级为'A'的学生
  222. max_score_a_grade_student = max(student for student in students if student['grade'] == 'A' and student['score'] == max( s['score'] for s in students if s['grade'] == 'A'))
  223. # 输出该学生的信息
  224. print("成绩最高且等级为'A'的学生是:", max_score_a_grade_student)
  225. # 成绩最高且等级为'A'的学生是: {'name': 'Myelsa', 'score': 98, 'grade': 'A'}
  226.  
  227. # 应用五：算法与编程
  228. # 示例1：在数组中找到两个数的和等于给定目标值的最大数对
  229. def max_sum_of_two_numbers(nums, target):
  230.     nums.sort()  # 先对数组进行排序
  231.     left, right = 0, len(nums) - 1
  232.     max_sum = float('-inf')  # 初始化最大和为负无穷大
  233.     max_pair = None
  234.     while left < right:
  235.         current_sum = nums[left] + nums[right]
  236.         if current_sum == target:
  237.             max_sum = current_sum
  238.             max_pair = (nums[left], nums[right])
  239.             break  # 找到后直接退出循环
  240.         elif current_sum < target:
  241.             left += 1  # 和太小，增加左边的数
  242.         else:
  243.             right -= 1  # 和太大，减少右边的数
  244.  
  245.     if max_pair is None:
  246.         return None  # 没有找到符合条件的数对
  247.     else:
  248.         return max_pair
  249. # 示例用法
  250. nums = [2, 7, 11, 15]
  251. target = 9
  252. result = max_sum_of_two_numbers(nums, target)
  253. print("找到的最大数对是:", result)
  254. # 找到的最大数对是: (2, 7)
  255.  
  256. # 示例2：在二叉搜索树中找到最大的值
  257. class TreeNode:
  258.     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
  259.         self.val = val
  260.         self.left = left
  261.         self.right = right
  262. def find_max_in_bst(root):
  263.     if root is None:
  264.         return None
  265.     current = root
  266.     while current.right is not None:
  267.         current = current.right  # 沿着右子树向下遍历直到没有右子树
  268.     return current.val  # 返回最右边的节点的值，即最大值
  269. # 构建一个简单的二叉搜索树
  270. root = TreeNode(4)
  271. root.left = TreeNode(2)
  272. root.right = TreeNode(7)
  273. root.left.left = TreeNode(1)
  274. root.left.right = TreeNode(3)
  275. root.right.left = TreeNode(6)
  276. root.right.right = TreeNode(9)
  277. # 查找二叉搜索树中的最大值
  278. max_value = find_max_in_bst(root)
  279. print("二叉搜索树中的最大值是:", max_value)
  280.  
  281. # 示例3：在数组中找到最长递增子序列的长度
  282. def length_of_lis(nums):
  283.     if not nums:
  284.         return 0
  285.     lengths = [1] * len(nums)  # 初始化每个元素的LIS长度为1
  286.     max_length = 1  # 最长递增子序列的初始长度
  287.     for i in range(1, len(nums)):
  288.         for j in range(i):
  289.             if nums[i] > nums[j]:
  290.                 lengths[i] = max(lengths[i], lengths[j] + 1)  # 更新LIS长度
  291.         max_length = max(max_length, lengths[i])  # 更新最大长度
  292.     return max_length
  293. # 示例用法
  294. nums = [10, 24, 3, 5, 6, 8, 11, 7]
  295. lis_length = length_of_lis(nums)
  296. print("最长递增子序列的长度是:", lis_length)
  297. # 最长递增子序列的长度是: 5
1-2、VBA：
略，待后补。
2、推荐阅读：

2-1、Python-VBA函数之旅-globals()函数

Python算法之旅：Algorithm

Python函数之旅：Functions

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