在这个问题中，我们期望得到的结果是找到这三轮比赛中，每轮都进球的球员都有谁。下面用python来模拟一下，先生成一批数据：
>>> from random import randint, sample
>>> # sample是取样的意思，例如sample('abcde', 2)，会在'abcde'这个字符串中随机抽样2个字符出来
>>> {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))}
{'a': 2, 'b': 2, 'e': 2, 'd': 3, 'f': 2}
>>> # 利用上面的方法生成3轮比赛的数据
>>> s1 = {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))}
>>> s2 = {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))}
>>> s3 = {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))}
>>> # 观察s1,s2,s3
>>> s1
{'a': 2, 'b': 4, 'f': 1}
>>> s2
{'a': 4, 'b': 3, 'e': 2, 'd': 4, 'g': 3, 'f': 4}
>>> s3
{'a': 3, 'b': 4, 'e': 2, 'd': 2, 'f': 1}
如上代码所示我们生成了三轮比赛的数据，想要得到三轮比赛中，哪位球员在每轮比赛都进球，有这么几种方法：
一. 遍历
>>> res = []
>>> for x in s1:
>>> if x in s2 and x in s3:
>>> res.append()
>>> res
['a', 'b', 'f']
这种方法效率不高，并且笨重
二. 与运算
>>> s1.viewkeys()
dict_keys(['a', 'b', 'f'])
>>> s2.viewkeys()
dict_keys(['a', 'b', 'e', 'd', 'g', 'f'])
>>> s3.viewkeys()
dict_keys(['a', 'b', 'e', 'd', 'f'])
>>> s1.viewkeys() & s2.viewkeys() & s3.viewkeys()
set(['a', 'b', 'f'])
与运算清晰明了，利用了set集合的元素不重复性质。
三. map与reduce
其实我们利用与运算已经可以比较方便的得到公共键了，但是这个问题有一个延伸，如果不止3轮呢？假如有很多很多，或者未知轮（s1,s2,s3...sn），这时就需要引入map和reduce函数了。
这里只对两个函数进行简要介绍，并不完全。
map(f, list)函数接受两个必要参数，函数f和列表list，返回一个list，该list内的所有元素是参数list中所有元素按照函数f进行计算后的结果。例如：
>>> l = [1,2,3,4,5]
>>> map(lambda x: x*x, l)
[1,4,9,16,25]
reduce(f, list)函数与map类似，其参数f函数接收两个参数，并且返回的list内的所有元素是参数list中所有元素按照函数f进行累计计算后的结果，例如累加/累乘：
>>> l = [1,2,3,4,5]
>>> reduce(lambda x,y: x+y, l)
15
>>> reduce(lambda x,y: x*y, l)
120
那么利用这两个函数，在配合与运算，可以完美解决这个问题：
>>> map(dict.viewkeys, [s1, s2, s3])
[dict_keys(['a', 'b', 'f']), dict_keys(['a', 'b', 'e', 'd', 'g', 'f']), dict_keys(['a', 'b', 'e', 'd', 'f'])]
>>> reduce(lambda x,y: x&y, map(dict.viewkeys, [s1, s2, s3]))
set(['a', 'b', 'f'])