迭代器造句

这个迭代器适配器缓存底层迭代器解引用的结果

无论是需要常量输入迭代器还是常量输出迭代器，均可以使用双向迭代器。

peek()可以得到迭代器将返回的下一个事件（如果有）但是不移动迭代器。

双向迭代器是一种可以读入一组值的序列的迭代器。

创建了一个用于循环的迭代器。

对() 的预调用保留了原始迭代器。

以适当的顺序返回列表元素的迭代器。

可以很自然的说迭代器由容器拥有，因此，容器有该迭代器特殊的存取特权。

指向容器元素的迭代器指针和引用都不会失效

可以手工或者作为迭代器来利用这个生成器。

它也不需要在一个方法中去查找多个迭代器的实现，特定的迭代器都是在运行时才确定的。

窗格名称后的数字指明空间迭代器的值，从最外面的空间迭代器开始逐渐向里。

标准库定义了五种迭代器类别:输入、输出、前向、双向和随机访问迭代器。

一些算法反向读取序列，所以要求双向迭代器。

那些写回输入序列的算法要求前向迭代器。

以本来顺序返回列表元素的列表迭代器。

主要问题是，每次都要创建迭代器的一个新副本。

在对列表进行迭代之前不必克隆列表或者在迭代期间锁定列表，因为迭代器所看到的列表的副本是不变的。

现在，使用普通的迭代器逆序输出上题中对象的元素。

现在,使用普通的迭代器逆序输出上题中对象的元素.

Python常见的习惯用法foreleminlst：现在实际上让lst产生一个迭代器。

容器使用的指针以及迭代器类型既不必要指向也不必要符合迭代器。(这句翻译的好怪…)，即便他们看起来应该模范他们应该做的行为。

迭代器是某种代码助手，可以让您迅速地访问任何*或容器中的数据，每次一个数据。

但生成器最典型的用途是用来定义迭代器；所以不值得总是为一些细微之处而担心。

迭代器功能强大，因为您可以添加要遍历的新类型条目，并且无需更改遍历条目的代码。

人们也可以预先自定义一些迭代器，在函数的整个作用域内创建并使用。

这种用法可以很好地说明基于事件迭代器的API如何堆叠于基于指针的API 之上。

实际上，现在字典里有keys 、. iteritems和. itervalues方法来产生迭代器；首要的是在新的习惯用法forkeyindct：中使用了什么。

广度指的是超出本文范围的那些特*，比如抽象类、接口、迭代器接口、反*、异常和对象复制。

对于每种序列/迭代器类型，只要费一番功夫，总能够获得其中的特定条目。

注意，如果您在您的合并器中持有互斥体，当*槽调用迭代器解引用时，如果有个*槽导致了额外的互斥锁的发生，你就会有死锁和递归锁的危险。

所有类序列或类迭代器的主要相似之处是，它们都允许进行循环遍历，无论是使用for循环、列表理解（listcomprehension）还是生成器理解（generatorcomprehension）。

若一种类型支持一组确定的*作(这些*作可用来遍历容器内的元素，并访问这些元素的值)，我们就称这种类型为迭代器。

为了说明这个作法，图5显示一个虚构的迭代器的状态，它能够向后移动一、二、三、四个位置，但不能移动更多位置，因为这要求访问前面访问的叶节点。

在本机上找到一个基数，或者通过迭代器从*中检索到下一个基数后，尽量使用不超过一个调用。

但是向后移动要复杂些，因为迭代器内部执行的是深度优先算法，预先排好了Rope遍历的顺序，需要访问每个叶节点。

但是，费这么大力气实际上应该是不必要的；无论涉及的是序列还是迭代器，编制索引和切片都应该是 “可行的”。

但是，费这么大力气实际上应该是不必要的；无论涉及的是序列还是迭代器，编制索引和切片都应该是“可行的”。