迭代器

最新推荐文章于 2024-10-20 14:34:49 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/q2546/p/10784565.html
本文详细介绍了Iterator接口的三个核心方法：hasNext(), next() 和 remove()。hasNext()用于检查集合中是否还有更多的元素；next()返回迭代器的下一个元素；remove()则移除迭代器当前指向的元素。

Iterator 

hasNext() 如果有元素，返回 true 

next()  返回迭代的下一个元素 

remove()

转载于:https://www.cnblogs.com/q2546/p/10784565.html

java设计模式深度解析与实践：迭代器模式
panqiangqiangqiang的博客
03-04 1122
迭代器模式，又称为游标模式，是一种行为设计模式。它的主要目的是提供一种方法，方便遍历聚合对象中的元素，而不暴露底层数据结构。换句话说，迭代器模式为遍历集合中的元素提供了一种统一的接口，使得我们可以以一致的方式遍历不同的数据结构，比如列表、树、图等。在Java编程中，我们常常需要遍历集合中的元素。例如，我们需要遍历一个List中的所有元素，计算它们的总和，或者找出其中满足某些条件的元素。如果没有迭代器模式，我们可能需要直接操作集合的内部结构，这会暴露实现细节，降低代码的灵活性和可维护性。
全面理解Python中的迭代器
南风以南
04-29 7862
迭代是一种重复获取数据集合中元素的过程，一次只获取一个元素，直到遍历完所有元素。在Python中，迭代通常用于遍历序列（如列表、元组）或任何可迭代对象。自定义迭代器允许我们创建自己的数据结构并以迭代方式访问其内容。在Python中，最常见的方式是通过生成器函数来实现。生成器函数是一种特殊的迭代器，使用yield语句暂停和恢复函数的执行。# 使用自定义迭代器print(num)itertools模块包含了许多有用的迭代器函数，如count()cycle()chain()等。例如，count()break。
C++：反向迭代器
Jdxxwu的博客
10-20 1801
本文将讲解反向迭代器，佬们冲冲冲~~~😘😘😘ψ(._. )>
python迭代器
Jepson的博客
10-28 4757
python学习之迭代器 # -*- coding: utf-8 -*- from collections import Iterable from collections import Iterator class Classmate(object): def __init__(self): self.names = list() self.current_num = 0 def add(self,name): self
迭代器模式
如无必要，勿增实体。
10-02 1114
迭代器模式通过提供一种统一的方式来遍历聚合对象中的元素，而不需要暴露聚合对象的内部表示。它将集合对象的遍历行为从业务逻辑中分离出来，使得外部代码可以透明地访问集合内部数据，同时不暴露集合的内部结构。迭代器模式在Java等面向对象编程语言中被广泛应用，特别是在集合框架中。
C++之迭代器
阳光日志
07-23 4230
迭代器(Iterator)是按照一定的顺序对一个或多个容器中的元素从前往遍历的一种机制，比如for循环就是一种最简单的迭代器，对一个数组的遍历也是一种的迭代遍历的过程。GOF给出的定义为：提供一种方法访问一个容器（container）对象中各个元素，而又不需暴露该对象的内部细节。迭代器有时也称为枚举器(Enumerator)，其结构图如下：迭代器结构图迭代器其实就是维护一个当前的指针，这个指针可以指向当前的元素，可以返回当前所指向的元素，可以移到下一个元素的位置，通过这个指针可以遍历容器的所有元素。
【Python迭代器探秘】：揭秘迭代器与生成器的魔法，掌握高效循环的艺术
书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。
07-09 3564
定义了一个 my_generator() 函数，它使用 while True 循环不断返回 yield 所产生的值，并在 yield 语句中使用变量 val 来接收 send() 方法所发送的值。与 next() 方法不同，send() 方法可以在生成器中接收一个值，并且该值会成为生成器中 yield 的表达式的结果。Python内置了很多支持迭代器模式的对象，同时也提供了一些常用的内置迭代器函数，包括map()、filter()、zip()和reversed()等。() 方法，即可满足迭代协议。
迭代器的学习心得
潜心钻研技术
11-26 2307
迭代器的学习心得 这段时间学习STL实现自己的STL时第一次接触迭代器，学起来有些痛苦，下面来记录一下我的学习心得，理解有些浅薄 首先我们要了解 ——泛型编程 学完类之后给我的感觉是: C++将一个 概念 抽象成一个类，这个类用 数据结构 来组织数据 用来描述这个概念 前面学习的的类模板，直接将类的数据类型给抽象化了，一个模板类适用于各种数据类型，不管是内置类型（int，char…）,还包括一些自定义类型（例如 自定义的链表节点、树节点…），这些类模板再加上一定的 数据结构的组织 （数据被组织成 数组 、
迭代器Iterator
weixin_44918105的博客
02-02 1482
迭代器模式使得改变遍历算法变得很容易: 仅需用一个不同的迭代器的实例代替原先的实例即可，你也可以自己定义迭代器的子类以支持新的遍历，或者可以在遍历中增加一些逻辑，如有条件的遍历等。除了数组以外，在大部分的容器中都会提供成员函数beget（）（在类中创建，类是C++中对于C语言中的结构体的延伸），用来获取容器开始位置的迭代器，会提供成员函数end（），用来获取容器结束位置的迭代器。2）迭代器简化了聚合的接口. 有了迭代器的遍历接口，聚合本身就不再需要类似的遍历接口了，这样就简化了聚合的接口。
python生成器和迭代器区别
12-20
在Python编程语言中，生成器（Generator）和迭代器（Iterator）是两种非常重要的概念，它们主要用于处理大量数据或无限序列，以节省内存资源。理解它们的区别和使用方式对于高效编程至关重要。 一、生成器 1.1 ...
一篇文章弄懂Python中的可迭代对象、迭代器和生成器
09-18
在Python编程语言中，了解可迭代对象、迭代器和生成器是至关重要的，因为它们构成了Python数据处理的核心机制。这篇文章将深入探讨这三个概念，并通过示例代码帮助理解它们的工作原理。 首先，**可迭代对象**是指...
浅谈c++ stl迭代器失效的问题
08-31
在C++编程中，STL（Standard Template Library）中的迭代器是访问容器内元素的一种抽象方式，它类似于指针，但具有更多的功能和安全性。本文将深入探讨STL迭代器失效的问题，特别是在执行插入（insert）和删除...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Java迭代及迭代器使用示例解析
在Java编程语言中，迭代和迭代器是两个密切相关的概念，它们是集合框架中不可或缺的部分。迭代（Iteration）是按照某种顺序逐个访问集合中的每个元素的过程。而迭代器（Iterator）则是一种用于遍历（或迭代）集合中...
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