3、模仿map和filter的运行逻辑，自定义（def）并测试自己的mymap和myfilter高阶函数，要求实现类似的功能（注意：不能在自定义函数里面再次调用map等库函数）

要创建自定义的`mymap`和`myfilter`函数，我们可以模仿`map()`和`filter()`的工作原理。这两个函数都是用于操作序列的高阶函数，它们接收一个函数作为参数，然后应用这个函数到序列的每个元素上。

**mymap 示例**（类似于map()，但不使用内置函数）:

# 自定义 map-like 功能
def my_map(function, sequence):
    result = []
    for item in sequence:
        result.append(function(item))
    return result

# 定义一个简单的映射函数，比如平方数
def square(x):
    return x * x

# 测试自定义的映射函数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = my_map(square, numbers)
print(squared_numbers)  # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]

**myfilter 示例**（类似于filter()，筛选序列中满足条件的元素）:

# 自定义 filter-like 功能
def my_filter(condition, sequence):
    result = []
    for item in sequence:
        if condition(item):
            result.append(item)
    return result

# 定义一个简单的过滤函数，如仅保留偶数
def is_even(n):
    return n % 2 == 0

# 测试自定义的过滤函数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = my_filter(is_even, numbers)
print(even_numbers)  # 输出：[2, 4]