Iterator 迭代模式

c++迭代器模式iterator 概念 Iterator模式也叫迭代模式,是行为模式之一,它把对容器中包含的内部对象的访问委让给外部类,使用Iterator(遍历)按顺序进行遍历访问的设计模式。 在应用Iterator模式之前,首先应该明白Iterator模式用来解决什么问题。或者说,如果不使用Iterator模式,会存在什么问题。 1.由容器自己实现顺序遍历。直接在容器类里直接添加顺序遍历方法 2.让调用者自己实现遍历。直接暴露数据细节给外部。 以上方法1与方法2都可以实现对遍历,这样有问题呢? 1,容器类承担了太多功能:一方面需要提供添 阅读详情

模式定义

 

迭代模式提供了一种方法顺序用来访问一个聚合对象中的各个元素, 而又不需暴露该对象的内部表示。如今该模式已被java集成到了util类库中,我们常常可以同过Collection接口以及其下的Iterator来进行集合遍历的操作。

使用方法

 

迭代模式使用next或者previous等的方法提供给外部一种可遍历的功能。

使用范围

 

  • 访问一个聚合对象的内容而无需暴露它的内部表示。
  • 支持对聚合对象的多种遍历。
  • 为遍历不同的聚合结构提供一个统一的接口(即, 支持多态迭代)。

举例说明

 

假设现在有一个DVD库,提供给外界的功能是顺序地可以访问这个库中的每一个DVD,它不提供增加和删除功能,只要求访问。如此可以定义一个接口暴露给外界DvdListIterator。

public interface DvdListIterator {
	   public void first();
	   public void next();  
	   public boolean isDone();
	   public String currentItem();
	}

而DVD库本身的增加或删除修改的操作交给内部DvdList完成,同时提供createIterator()方法返回DvdListIterator的一个实现给外部访问,该实现为DvdList的一个只读类,隐藏了DvdList的内部对象的实现:InnerIterator 。是不是有点像java.util中的Collection.iterater()方法呢?该方法交由外部进行遍历访问。

public class DvdList {  
	   private String[] titles;  
	   private int titleCount;
	   private int arraySize;

	   public DvdList() {
	        titles = new String[3];    
	        titleCount = 0;
	        arraySize = 3;
	   }    

	   public int count() {
	       return titleCount;
	   }

	   public void append(String titleIn) {
	       if (titleCount >= arraySize) {
	           String[] tempArray = new String[arraySize];
	           for (int i = 0; i < arraySize; i++){
	        	   tempArray[i] = titles[i];
	           }
	           titles = null;
	           arraySize = arraySize + 3;           
	           titles = new String[arraySize];
	           for (int i = 0; i < (arraySize - 3); i++) {
	               titles[i] = tempArray[i];
	           }
	       }
	       titles[titleCount++] = titleIn; 
	   }

	   public void delete(String titleIn) {
	       boolean found = false;
	       for (int i = 0; i < (titleCount -1); i++) {
	           if (found == false) {
	               if (titles[i].equals(titleIn)) {
	                   found = true;
	                   titles[i] = titles[i + 1];
	               }
	           } else {
	               if (i < (titleCount -1)) {
	                   titles[i] = titles[i + 1];
	               } else {
	                   titles[i] = null;
	               }
	           }
	       }

	       if (found == true) {
	           --titleCount;
	       }
	   }


	   public DvdListIterator createIterator() {
	       return new InnerIterator();
	   }


	   private class InnerIterator implements DvdListIterator {
	       private int currentPosition = 0;

	       private InnerIterator() {}

	       public void first() {
	           currentPosition = 0;
	       }

	       public void next() {
	           if (currentPosition < (titleCount)) {
	               ++currentPosition;
	           }
	       }

	       public boolean isDone() {
	           if (currentPosition >= (titleCount)) {
	               return true;
	           } else {
	               return false;
	           }
	       }

	       public String currentItem() {
	           return titles[currentPosition];
	       }
	   }
	}

接下来,观察外部如何访问DvdList并遍历它内部的所有对象:

	       DvdListIterator dvdMoviesIterator = 
	         dvdMovies.createIterator();
public class IteratorClient {
	public static void main(String[] args) {
	       DvdList dvdMovies = new DvdList();
	       dvdMovies.append("Movie 1");
	       dvdMovies.append("Movie 2");
	       dvdMovies.append("Movie 3");
	       dvdMovies.append("Movie 4");
	       dvdMovies.append("Movie 5");
	       dvdMovies.append("Movie 6");

	       DvdListIterator dvdMoviesIterator = 
	         dvdMovies.createIterator();
	       while (!dvdMoviesIterator.isDone()) {
	           System.out.println(dvdMoviesIterator.currentItem());
	           dvdMoviesIterator.next();  
	       }

	       dvdMovies.delete("Movie 4");

	       System.out.println(" ");   
	       dvdMoviesIterator.first();       
	       while (!dvdMoviesIterator.isDone()) {
	           System.out.println(dvdMoviesIterator.currentItem());
	           dvdMoviesIterator.next();  
	       }       
	   }

}

运行结果

Movie 1
Movie 2
Movie 3
Movie 4
Movie 5
Movie 6

Movie 1
Movie 2
Movie 3
Movie 5
Movie 6

下载示例

 

【完美解决】Anaconda3安装后缺失大量文件,没有scripts、Library等目录 Anaconda3是官网下载的:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 我选择的是64位python 3.7的版本。 问题出现及现象: 我自己选择了一个D盘的目录D:\Tools\Anaconda3进行安装,装完后发现conda list命令无法执行,首先都到的是配置环境变量,然后发现安装目录下缺失大量文件(如下图)... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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小吕丶Code阶区 1941

23种设计模式-迭代器(Iterator)模式

迭代器(Iterator)模式,又叫做游标(Cursor)模式。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。迭代器接口Iterator:该接口必须定义实现迭代功能的最小定义方法集比如提供hasNext()和next()方法。迭代器实现类ConcreteIterator:迭代器接口Iterator的实现类。可以根据具体情况加以实现。容器接口Aggregate:定义基本功能以及提供类似Iterator iterator()的方法。

陈立的博客 1043

Iterator 迭代器模式

      Iterator 迭代器模式:提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不需要暴露该对象的内部表示,又称游标(Cursor)。该模式的应用应该十分熟悉了,C++ 标准库 STL 中不同的容器都提供了相同的迭代器接口。这一模式的关键思想是将对列表的访问和遍历从列表对象中分离出来并放入一个迭代器(iterator)对象中。迭代器类定义了一个访问列表元素的接口,迭代器对象负责跟踪当前的

zhangcunli的专栏 1397

Iterator Pattern迭代器模式

Iterator Pattern迭代器模式:首先了解两个接口:1. Iterable接口:实现该接口的集合对象是可迭代遍历的public interface Iterable&lt;T&gt; {    ...    Iterator&lt;T&gt; iterator();}2.Iterator接口:迭代器public interface Iterator&lt;E&gt; {    boole...

zqxhit1234的博客 292
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zigzagsoft
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