Design Patterns in Ruby [Digest 6] Iterator

本文介绍了迭代器模式的概念,并通过Java和Ruby两种语言展示了外部迭代器和内部迭代器的实现方式及其区别。外部迭代器更容易控制迭代过程,且可以被多个方法或对象共享。

The Iterator pattern is a technique that allows an aggregate object to provide the outside world with a way to access its collection of subobjects.

In Java we use java.util.Iterator interface to be implemented.

eg. StringTokenizer ResultSet

In Ruby We can write Iterator:

 

class ArrayIterator
  def initialize(array)
    @array = array
    @index = 0
  end
  def has_next?
    @index < @array.length
  end
  def item
    @array[@index]
  end
  def next_item
    value = @array[@index]
    @index += 1
    value
  end
end

 

 

array = ['red', 'green', 'blue']
i = ArrayIterator.new(array)
while i.has_next?
   puts("item: #{i.next_item}")
end

 

The Internal Iterator is:

def for_each_element(array)
  i = 0
  while i < array.length
    yield(array[i])
    i += 1
  end
end

 There are some differences between the two implementations:

external version will be easier to control the process:

"With an external iterator, you won’t call next until you are good and ready for the next element. With an internal iterator, by contrast, the aggregate relentlessly pushes the code block to accept item

after item."

 

"A second advantage of external iterators is that, because they are external, you can share them—you can pass them around to other methods and objects."

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【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比与适用条件,尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计与噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现与性能对比;③辅助教学与课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理与编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码与仿真模型以加深理解。
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