迭代器

STL初识： 为了建立数据结构和算法的一套标准,诞生了STL STL基本概念： STL(Standard Template Library,标准模板库) STL 从广义上分为: 容器(container) 算法(algorithm) 迭代器(iterator) 容器和算法之间通过迭代器进行无缝连接。 STL 几乎所有的代码都采用了模板类或者模板函数 STL六大组件： STL大体分为六大组件，分别是:容器、算法、迭代器、仿函数、适配器（配接器）、空间配置器 1、容器： 各种数据结构，如vector、list、deque、set、map等,用来存放数据。 2、算法： 各种常用的算法，如sort、find、copy、for_each等 3、迭代器： 扮演了容器与算法之间的胶合剂。 4、仿函数： 行为类似函数，可作为算法的某种策略。 5、适配器： 一种用来修饰容器或者仿函数或迭代器接口的东西。 6、空间配置器： 负责空间的配置与管理。 STL中的容器： 容器： 置物之所也 STL容器就是将运用最广泛的一些数据结构实现出来 常用的数据结构：数组, 链表,树, 栈, 队列, 集合, 映射表等 这些容器分为 序列式容器 和 关联式容器 两种： 序列式容器： 强调值的排序，序列式容器中的每个元素均有固定的位置。 关联式容器： 二叉树结构，各元素之间没有严格的物理上的顺序关系 STL中的算法： 算法

vector存放内置数据类型： 容器： vector 算法： for_each 迭代器： vector ::iterator 示例代码： #include<iostream> #include<algorithm> #include<string> #include<vector> using namespace std; //第三种方法需要的函数 void toprint(int val) { cout << val << endl; //其实我们可以看下for_each的定义中实现的 //for (; _UFirst != _ULast; ++_UFirst) //{ // _Func(*_UFirst); 把传入的函数进行了调用，func传入的是* //} } void test01() { vector<int> v; //创建一个int类型的vector容器 v.push_back(10); //放入相应的数值 v.push_back(20); v.push_back(30); v.push_back(40); //第一种方式进行遍历容器中的数值 //vector<int>::iterator 拿到vector<int>这种容器的迭代器类型 //vector<int>::iterator pBegin = v.begin(); //v.begin()返回迭代器

⒈迭代器(iterator) 　　1.可迭代性 　　当一个对象实现了 Symbol.iterator 属性时，我们认为它是可迭代的。 一些内置的类型如 Array ， Map ， Set ， String ， Int32Array ， Uint32Array 等都已经实现了各自的 Symbol.iterator 。 对象上的 Symbol.iterator 函数负责返回供迭代的值。 　　2.for..of语句 　　for..of 会遍历可迭代的对象，调用对象上的 Symbol.iterator 方法。 下面是在数组上使用 for..of 的简单例子： let array = [7, "fanqi", true]; for (let item of array) { console.log(item); // 7, "fanqi", true } 　　3. for..of vs. for..in 语句 　　for..of 和 for..in 均可迭代一个列表，但它们之间的区别很大，最明显的区别莫过于它们用于迭代的值不同， for..in 迭代的是对象 键 的列表，而 for..of 迭代的是对象 值 的列表。 　　下面的例子展示了两者之间的区别： let list = [4, 5, 6]; for (let i in list) { console.log(i); // "0",

Java语言基础 容器 这个世界是有序的，将Java对象零散地放到内存中是不符合世界常理的，特别是有一大组相似的甚至不知道有多少数据的时候。把Java对象装进盒子里可以有序收纳，这个盒子就叫容器。 初次了解泛型 泛型，就是泛泛而指的类型，就是不确定具体类型的类型。Java提供的容器，一般都支持泛型，也就是说不管是什么对象，都可以丢到容器中进行收纳。但在Java中，所有类都继承自Object，所以把对象当作Object对象丢到容器里不会有任何问题，但当拿出来这个Object的时候，由于不知道这个对象的真正类型是什么，就可能在向下转型的时候出现错误，为了避免这种情况，一般对容器使用 <type> 表示容器的具体类型参数，也就是容器里放什么类就确定了，编译器就会对类型进行检查，避免运行时Object对象向下转型时错误的发生。例如： List<Apple> apples = new ArrayList<Apple>(); 你应当创建一个具体类的对象，将其转型为对应的接口，然后在其余的代码中都使用这个接口。 容器的类型 Collection 一个独立元素的序列，符合某种规则，提供迭代器，可以用foreach进行迭代遍历，也就是提供一个方法，可以每次从序列中从前到后依次拿到每一个元素。 List 有序的序列，对象元素按照插入顺序保存 ArrayList 连续储存的List，可以使用数字来查找值

前言 对大多数计算模型而言，顺序都是基本的东西，它确定了为完成所期望的某种工作，什么事情应该最先做，什么事应该随后做，我们可以将语言规定顺序的机制分为几个类别： 顺序执行 选择 迭代 过程抽象 递归 并发 异常处理和推断 非确定性 对于不同类别的语言对不同类别的控制流的重要性也不尽相同，比如顺序执行相比于函数式对于命令式则更加重要。而命令式中更倾向用迭代，函数则更强调递归 表达式求值 在讨论控制流之前先讨论下表达式的问题，先明确两个概念：运算符通常是指那些采用特殊语法形式的内部函数（比如+-*/等），运算对象指的是运算符的参数（如2+3，2和3就是运算对象），那么运算符和运算对象的组合就是表达式。一般根据运算符出现的位置（相对于运算对象而言），可以分为3类表示形式：前缀、中缀和后缀。比如Lisp就运用前缀语法： (+ 1 3 4 6) (* (+ 1 7) 8) 大多数命令式语言对二元运算符都使用中缀记法，而对一元运算符和其它函数使用前缀激发。但是像Lisp就全部统一使用中缀记法 优先级和结合性 大多数程序设计语言都提供丰富的内部算术。在用中缀方式（没有括号）写出就可能出现歧义。所以就需要优先级和结合性来解决歧义性，但是我觉得 妈的你写括号就完事儿了 而且不同语言的优先级和结合性也不尽相同 赋值 在纯函数式语言中，程序的基本组成部分是表达式，计算也仅是对表达式求值

函数名的作用 1.函数名的内存地址 def func(): print("呵呵") print(func) 结果: <function func at 0x1101e4ea0> 2.函数名可以赋值给其他变量 def func(): print("呵呵") print(func) a = func # 把函数当成一个值赋值给另一个变量 a() # 函数调用 func() 结果: 呵呵 <function func at 0x0000025089261E18> 3.函数名可以当做容器类的元素 def func1(): print("呵呵") def func2(): print("呵呵") def func3(): print("呵呵") def func4(): print("呵呵") lst = [func1, func2, func3] for i in lst: i() 结果: 呵呵 呵呵 呵呵 4.函数名可以当做函数的参数 def func(): print("吃了么") def func2(fn): print("我是func2") fn() # 执行传递过来的fn print("我是func2") func2(func) # 把函数func当成参数传递给func2的参数fn. 结果: 我是func2 吃了么 我是func2 5.函数名可以作为函数的返回值 def func

今日内容 默认参数的坑 函数名的应用 python新特性：f-string 可迭代对象 迭代器 可迭代对象与迭代器的对比 昨日回顾 万能参数，动态参数 def func(*args,**kwargs): pass #函数的定义：*将实参角度的所有位置参数聚合成一个元组，赋值给args #**将实参角度的所有的关键字参数聚合成一个字典赋值kwargs func(*[1,2,3],**{'name':'alex','age':18})#函数的执行：* ** 打散 第四种传参： 仅限关键字参数：* ,c 形参角度的最终顺序： 位置参数，*args，默认参数，仅限关键字参数，**kwargs 名称空间： 内置，全局，局部 取值，加载顺序 加载：内置，全局，局部 取值：就近原则 作用域 全局，局部 glocals():返回字典，全局作用域的所有内容 locals()：返回字典，当前作用域的所有内容 嵌套函数 具体内容 默认参数的坑 #当默认参数是可变的数据类型，坑坑坑 def func(a,l=[]): l.append(a) return l print(func(1))#[1,] print(func(2))#[1,2] print(func(3))#[1,2,3] def func(val,li=[]): li.append(val) return li list1 = func(1)

推导式(comprehensions) 通过一行循环判断,遍历出一系列数据的方式是推导式语法: val for val in Iterable (把想要的值写在 for的左侧)里面是一行循环判断!根据套在推导式外层的符号判断具体是什么类型的推导式​推导式种类三种: [val for val in Iterable] 列表推导式 {val for val in Iterable} 集合推导式 {a:b for a,b in iterable} 字典推导式 列表推导式,集合推导式,字典推导式的相关写法 (1)普通推导式(2)带有判断条件的推到式(3)多循环推到式(4)带有判断条件的多循环推到式 ### (1)enumerateenumerate(iterable,[start=0])功能:枚举 ; 将索引号和iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组放入迭代器中参数: iterable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range) start: 可以选择开始的索引号(默认从0开始索引)返回值:迭代器 ### (2)zipzip(iterable, ... ...) 功能: 将多个iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组放入迭代器中 iterable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range) 返回:

Python CookBook 笔记 第四章迭代器和生成器 4.1 手动遍历迭代器 iter()函数可以将list转换为迭代器，从而使用next()函数获取迭代器结果 4.2实现迭代器协议 Python 的迭代协议要求一个 iter () 方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了 next () 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成 class Node2: def __init__(self, value): self._value = value self._children = [] def __repr__(self): return 'Node({!r})'.format(self._value) def add_child(self, node): self._children.append(node) def __iter__(self): return iter(self._children) def depth_first(self): return DepthFirstIterator(self) class DepthFirstIterator(object): ''' Depth-first traversal ''' def __init__(self, start_node): self._node = start

生成器 （generator） （1）列表生成式： 使代码更简洁，适合数据量比较小，如果数据量非常大，就可以用 函数 作生成器（如下例：斐波那契数列） 1 a = [i*2 for i in range(10)] 2 # 得到列表a=[0, 2, 4, ... , 18] 3 # 等价于 4 a = [] 5 for i in range(10): 6 a.append(i * 2) 7 补充：a = [该参数可以是函数 for i in range(10)] 列表生成式 （2）生成器的定义： 1） 只有 在 调用 时才会生成 相应的数据 ，一次性的【节省内存空间】，列表生成器只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )，用next()或.__next__()取值 1 c = (i*2 for i in range(10)) # 生成器 2 print(c) 3 # c: <generator object <genexpr> at 0x01E47F00> 4 for i in c: 5 print(i) 6 7 c = [i*2 for i in range(10)] # 生成式 8 print(c) 9 # c：[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 列表生成器 2） 只记录 当前位置 c. __next__ () -->取下一个数据