Iterator 迭代器

最新推荐文章于 2024-07-19 00:10:41 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/blog4matto/p/5627575.html

本文详细解析了Python装饰器的工作原理，包括闭包、非局部变量和元编程概念。通过实例展示了如何使用装饰器进行函数增强，以及装饰器在实际项目中的应用。

～

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Java基础：Iterator迭代器

愿你我都能实现自己的梦想

01-11

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Java中迭代器的相关介绍

Android Iterator迭代器

zenmela2011的专栏

03-23

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1.Iterator Iterator迭代器是一种用于访问集合的方法，可用于迭代 ArrayList 和 HashSet 等集合。 Iterator为一个接口，它只提供了迭代了基本规则，在JDK中是这样定义的：对 collection 进行迭代的迭代器。迭代器取代了 Java Collections Framework 中的 Enumeration。迭代器与枚举有两点不同： ①迭代器允许调用者利用定义良好的语义在迭代期间从迭代器所指向的 collection 移除元素。 ②方法名称得到了改进。其

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Iterator迭代器

程序员阿龙的博客

07-20

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java迭代器Iterator讲解

java中iterator迭代器的使用

qq_55278081的博客

08-13

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补充知识点：快速生成while循环遍历迭代器对象遍历iterator的快捷键是：itit。

Symbol.iterator迭代器

咸鱼滚滚

07-19

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可以应用for..of的对象被称为可迭代的。技术上来说，可迭代对象必须实现方法。的结果被称为 迭代器（iterator）。由它处理进一步的迭代过程。一个迭代器必须有next()方法，它返回一个对象，这里done:true表明迭代结束，否则value就是下一个值。方法会被for..of自动调用，但我们也可以直接调用它。内建的可迭代对象例如字符串和数组，都实现了。

Java中的Iterator迭代器详解

write less , do more

04-18

6362

🍦Iterator接口在程序开发中，经常需要遍历集合中的所有元素。针对这种需求，JDK专门提供了一个接口java.util.Iterator。Iterator接口也是Java集合中的一员，但它与Collection、Map接口有所不同，Collection接口与Map接口主要用于存储元素，而Iterator主要用于迭代访问（即遍历）Collection中的元素，因此Iterator对象也被称为迭代器。想要遍历Collection集合，那么就要获取该集合迭代器完成迭代操作，下面介绍一下获取迭代器的方法：

Java 中的 Iterator 迭代器详解

Q54665642ljf的博客

11-08

2693

在程序开发中，经常需要遍历集合中的所有元素。在调用 Iterator 的 next 方法之前，迭代器的索引位于第一个元素之前，不指向任何元素，当第一次调用迭代器的 next 方法后，迭代器的索引会向后移动一位，指向第一个元素并将该元素返回，当再次调用 next 方法时，迭代器的索引会指向第二个元素并将该元素返回，依此类推，直到 hasNext 方法返回 false，表示到达了集合的末尾，终止对元素的遍历。public Iterator iterator(): 获取集合对应的迭代器，用来遍历集合中的元素的。

Java-Iterator迭代器与foreach循环

weixin_52533007的博客

04-26

4627

Iterator迭代器与foreach两种循环一、 Iterator迭代器接口1. 使用 Iterator 接口遍历集合元素2. Iterator接口的方法3. 迭代器的执行原理3.1 代码演示3.2 代码执行过程解析4. Iterator接口remove()方法4.1 代码演示4.2 注意5. 代码演示二、foreach 循环1. 概述2. 语法解析3. 代码演示4. 易错题一、 Iterator迭代器接口 1. 使用 Iterator 接口遍历集合元素 ⭕Iterator对象称为迭代器(设计模式的一

Java--Iterator迭代器(集合的遍历)

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该文档是演示迭代器Iterator的使用方法和源代码，其中包括了Iterator的继承类的讲解和再Iterator中的两种方法

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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了加权多尺度字典学习模型（WMSDL）在轴承故障诊断中的应用，并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术，能够有效提取轴承振动信号中的故障特征，提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤，展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时，文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集，包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础，从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法；②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断；③结合实际工程数据复现算法，提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节，同时可参考文中提到的其他相关技术（如VMD、CNN、BILSTM等）进行对比实验与算法优化。

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