问题的出现原因：从给定的整数列表中找到最接近给定值的数字。

解决方法：使用lambda函数和min函数来实现。

代码如下：

takeClosest = lambda num, collection: min(collection, key=lambda x: abs(x - num))
takeClosest(5, [4, 1, 88, 44, 3])

其中，lambda是一种特殊的写法，用于编写匿名函数（即没有名称的函数）。由于lambda是一个表达式，所以可以给它任何想要的名称。

上面代码的长写方式如下：

def takeClosest(num, collection):
    return min(collection, key=lambda x: abs(x - num))

然而，根据PEP 8的建议，不推荐将lambda赋值给名称。

以上就是解决问题的方法。通过lambda函数和min函数，可以从给定的整数列表中找到最接近给定值的数字。

(From list of integers, get number closest to a given value)这个问题的出现的原因以及解决方法：

问题出现的原因：当我们有一个整数列表和一个给定的值时，我们想要找到列表中距离给定值最近的数字。

解决方法：我们可以使用二分查找的方法来解决这个问题。首先，我们需要确保列表是排序好的。然后，我们使用Python的bisect模块中的bisect_left函数来找到给定值在列表中的位置。通过比较给定值与当前位置的数字与前一个位置的数字的差值，以及当前位置的数字与后一个位置的数字的差值，我们可以确定哪个数字更接近给定值。最后，我们返回最接近给定值的数字。

对于已排序的列表，使用bisect方法比使用min方法的速度更快。在进行了一系列的测试后，我们发现使用bisect方法的运行时间大约是使用min方法的1/20。即使我们在每次调用take_closest函数时都对列表进行排序，bisect方法仍然是最快的解决方法，尽管只比min方法快约30%。

如果我们不需要对列表进行排序，而是使用未排序的列表，那么使用min方法可能会更快一些。但是，随着列表的增长，排序本身的时间复杂度为O(N log N)，因此当列表变得很大时，排序方法将变得更慢。

当我们需要从整数列表中找到距离给定值最近的数字时，可以使用排序后的列表和bisect方法来实现最快的解决方法。如果不需要对列表进行排序，或者列表较小，可以考虑使用min方法来解决这个问题。

从上述内容中可以整理出以下问题的出现原因和解决方法：

问题：从给定的整数列表中找到最接近给定值的数字。

原因：当我们需要从一个整数列表中找到最接近给定值的数字时，我们需要一个方法来解决这个问题。

解决方法：

1. 如果我们不能确定列表是否已经排序，可以使用内置的min()函数来找到与指定数字距离最小的元素。

示例代码：

>>> min(myList, key=lambda x:abs(x-myNumber))
   4
   

注意，这个方法也适用于具有整数键的字典，如{1: "a", 2: "b"}。这种方法的时间复杂度为O(n)。

2. 如果列表已经排序，或者你可以支付排序数组一次的代价，可以使用二分法的方法来解决这个问题。这种方法只需要O(log n)的时间复杂度。

示例代码：

参考这个回答

3. 如果还需要返回在列表中发生这种情况的索引，可以创建自己的min函数的实现，将其应用于字典的items()而不是列表，并在最后返回键而不是值。

示例代码：

可以使用numpy.argmin代替min来获取索引而不是值。

以上是从内容中整理出的解决问题的原因和方法。