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  • 首先我们看一下菜鸟教程里面对迭代器的解释:迭代器(iterator)是一种对象,它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素,每...lua为我们定制了2个迭代函数 ipairs,pairs 那我们首先看下ipairs怎么用吧。ipa...

    首先我们看一下菜鸟教程里面对迭代器的解释:

    迭代器(iterator)是一种对象,它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素,每个迭代器对象代表容器中的确定的地址

    在Lua中迭代器是一种支持指针类型的结构,它可以遍历集合的每一个元素。

    好吧,对于我这种菜鸡来说,暂且把它理解成一种遍历集合的机制。。

    lua为我们定制了2个迭代函数 ipairs,pairs   那我们首先看下ipairs怎么用吧。

    ipairs正常用法:


    嗯,结果尽在意料之中,那我们尝试下其他用法吧:



    ipairs迭代函数,在返回第一个nil时,for将退出,再看看还有没有其他的用法:



    通过结果可以看到,ipairs从索引1开始迭代,并不是遍历集合中的所有元素。


    ipairs的用法暂时就这些吧?再看看pairs是怎么用的:



    貌似和ipairs相反,遇到nil并不会退出for,nil也占用了一个位置,只是没有输出出来。



    感觉pairs是真正的遍历了集合中的所有元素,但是遍历的规则看不懂。。


    以上为学习中的一些笔记

    如果哪里有问题的,还望各位不吝赐教。

    展开全文
  • 在通过迭代函数访问类集之前,必须得到一个迭代函数。每一个Collection类都提供一个iterator( )函数,该函数返回一个对类集头的迭代函数。通过使用这个迭代函数对象,可以访问类集中的每一个元素,一次一个元素。...

    在通过迭代函数访问类集之前,必须得到一个迭代函数。每一个Collection类都提供一个iterator( )函数,该函数返回一个对类集头的迭代函数。通过使用这个迭代函数对象,可以访问类集中的每一个元素,一次一个元素。通常,使用迭代函数循环通过类集的内容,步骤如下:

    1. 通过调用类集的iterator( )方法获得对类集头的迭代函数。
    2. 建立一个调用hasNext( )方法的循环,只要hasNext( )返回true,就进行循环迭代。
    3. 在循环内部,通过调用next( )方法来得到每一个元素。

    对于执行List的类集,也可以通过调用ListIterator来获得迭代函数。正如上面解释的那样,列表迭代函数提供了前向或后向访问类集的能力,并可让你修改元素。否则,ListIterator如同Iterator功能一样。

    这里是一个实现这些步骤的例子,说明了Iterator和ListIterator。

    它使用ArrayList对象,但是总的原则适用于任何类型的类集。当然,ListIterator只适用于那些实现List接口的类集。

    // Demonstrate iterators. 
    import java.util.*; 
    class IteratorDemo { 
     public static void main(String args[]) { 
     // create an array list 
     ArrayList al = new ArrayList(); 
     // add elements to the array list 
     al.add("C"); 
     al.add("A"); 
     al.add("E"); 
     al.add("B"); 
     al.add("D"); 
     al.add("F"); 
     // use iterator to display contents of al 
     System.out.print("Original contents of al: "); 
     Iterator itr = al.iterator(); 
     while(itr.hasNext()) { 
     Object element = itr.next(); 
     System.out.print(element + " "); 
     } 
     System.out.println(); 
     // modify objects being iterated 
     ListIterator litr = al.listIterator(); 
     while(litr.hasNext()) { 
     Object element = litr.next(); 
     litr.set(element + "+"); 
     } 
     System.out.print("Modified contents of al: "); 
     itr = al.iterator(); 
     while(itr.hasNext()) { 
     Object element = itr.next(); 
     System.out.print(element + " "); 
     } 
     System.out.println(); 
     // now, display the list backwards 
     System.out.print("Modified list backwards: "); 
     while(litr.hasPrevious()) { 
     Object element = litr.previous(); 
     System.out.print(element + " "); 
     } 
     System.out.println(); 
     } 
    } 
    

    程序的输出如下所示:

    Original contents of al: C A E B D F 
    Modified contents of al: C+ A+ E+ B+ D+ F+ 
    Modified list backwards: F+ D+ B+ E+ A+ C+ 
    

    特别值得注意的是:列表是如何被反向显示的。在列表被修改之后,litr指向列表的末端(记住,当到达列表末端时,litr.hasNext( )方法返回false)。为了以反向遍历列表,程序继续使用litr,但这一次,程序检测它是否有前一个元素。只要它有前一个元素,该元素就被获得并被显示出来。

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  • iter函数用法简述 Python 3中关于iter(object[, sentinel)]方法有两个参数。 使用iter(object)这种形式比较常见。 iter(object, sentinel)这种形式一般较少使用 1,iter(object) Python官方文档对于这种形式...

    iter函数用法简述

    Python 3中关于iter(object[, sentinel)]方法有两个参数。

    使用iter(object)这种形式比较常见。

    iter(object, sentinel)这种形式一般较少使用

    1,iter(object)

    Python官方文档对于这种形式的解释很容易理解。

    此时,object必须是集合对象,且支持迭代协议(iteration protocol)或者支持序列协议(sequence protocol)。

    说白了,也就是实现了__iter__()方法或者__getitem__()方法。

    l = [1, 2, 3]
    for i in iter(l):
        print(i)

     

    2,iter(object, sentinel)

    Python官方文档对于这种形式的解释是:“ If the second argument, sentinel, is given, then object must be a callable object. The iterator created in this case will call object with no arguments for each call to its __next__() method; if the value returned is equal to sentinel,StopIteration will be raised, otherwise the value will be returned.”。

    这句话的意思是说:如果传递了第二个参数,则object必须是一个可调用的对象(如,函数)。此时,iter创建了一个迭代器对象,每次调用这个迭代器对象的__next__()方法时,都会调用object。

    如果__next__的返回值等于sentinel,则抛出StopIteration异常,否则返回下一个值。

    class TestIter(object):
    
         def __init__(self):
             self.l=[1,2,3,4,5]
             self.i=iter(self.l)
         def __call__(self):  #定义了__call__方法的类的实例是可调用的
             item = next(self.i)
             print ("__call__ is called,which would return",item)
             return item
         def __iter__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数)
             print ("__iter__ is called!!")
             return iter(self.l)
    
    t = TestIter()  # t是可调用的
    t1 = iter(t, 3)  # t必须是callable的,否则无法返回callable_iterator
    print(callable(t))
    for i in t1:
        print(i)
    # 它每次在调用的时候,都会调用__call__函数,并且最后输出3就停止了。
    
    True
    __call__ is called,which would return 1
    1
    __call__ is called,which would return 2
    2
    __call__ is called,which would return 3

    在文件读取时使用:

    import os
    import hashlib
    
    
    def bytes2human(n):
        # 文件大小字节单位转换
        symbols = ('K', 'M', 'G', 'T', 'P', 'E')
        prefix = {}
        for i, s in enumerate(symbols):
            # << 左移” 左移一位表示乘2 即1 << 1=2,二位就表示4 即1 << 2=4,
            # 10位就表示1024 即1 << 10=1024 就是2的n次方
            prefix[s] = 1 << (i + 1) * 10
        for s in reversed(symbols):
            if n >= prefix[s]:
                value = float(n) / prefix[s]
                return '%.2f%s' % (value, s)
        return "%sB" % n
    
    
    def get_md5(file_path):
        """
        得到文件MD5
        :param file_path:
        :return:
        """
        if os.path.isfile(file_path):
            file_size = os.stat(file_path).st_size
            md5_obj = hashlib.md5()  # hashlib
            f = open(file_path, 'rb')  # 打开文件
            read_size = 0
            while read_size < file_size:
                read_byte = f.read(8192)
                md5_obj.update(read_byte)  # update md5
                read_size += len(read_byte)
            hash_code = md5_obj.hexdigest()  # get md5 hexdigest
            f.close()
            print('file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]'.format(
                file_path, bytes2human(read_size), hash_code))
            return str(hash_code)
    
    
    def get_filemd5(file_path):
        # 使用迭代器读取文件获得MD5
        if os.path.isfile(file_path):
            file_size = os.stat(file_path).st_size
            md5_obj = hashlib.md5()  # hashlib
            f = open(file_path, 'rb')  # 打开文件
            read_size = 1024
            for chunk in iter(lambda: f.read(read_size), b''):  # 使用迭代器读取文件获得MD5
                md5_obj.update(chunk)
            hash_code = md5_obj.hexdigest()  # get md5 hexdigest
            f.close()
            print('file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]'.format(
                file_path, bytes2human(file_size), hash_code))
            return str(hash_code)
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
        md5 = get_md5(
            r'C:\README.md')
        md5_1 = get_filemd5(
            r'C:\README.md')
    
    
    ------------------------输出
    
    file: [C:\README.md]
    size: [941B]
    md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e]
    file: [C:\README.md]
    size: [941B]
    md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e]

     

     

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  • <br />n次迭代函数的不动点与原函数相同 对于原函数f(x)=a*x+b,可以得到x0=b/(1-a) 所以f(x)可以变化为这样的形式,f(x)=a*(x-x0)+x0,这样我们可以直接推高次的迭代函数的不动点,而不需要采用数学...

    n次迭代函数的不动点与原函数相同

    对于原函数f(x)=a*x+b,可以得到x0=b/(1-a)

    所以f(x)可以变化为这样的形式,f(x)=a*(x-x0)+x0,这样我们可以直接推高次的迭代函数的不动点,而不需要采用数学归纳法:

    f(x)=a*(a*x+b)+b

    Go

    f(x)=a*{a*(x-x0)+x0}+b

    Go

    f(x)=a^2*(x-x0)+a*x0+b

    Go

    f(x)=a^2*(x-x0)+x0

    如果将这种思维继续往后推,可以证明出其他的更高次的情况;

    在这个过程中,一个最重要的思维是函数为什么可以变化成f(x)=a*(x-x0)+x0这种形式。

    展开全文
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空空如也

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对于迭代函数