2020-05-06 11:14发布
迭代器是一个伴随着迭代器模式(Iterator Pattern)而生的抽象概念，其目的是分离并统一不同的数据结构访问其中数据的方式，从而使得各种需要访问数据结构的函数，对于不同的数据结构可以保持相同的接口。
在很多讨论 Python 迭代器的书籍与文章中，我看到这样两种观点：1. 迭代器是为了节约数据结构所产生的内存;2. 遍历迭代器效率更高。
这两点论断都是很不准确的：首先，除了某些不定义在数据结构上的迭代器(如文件句柄，itertools 模块的 count、cycle 等无限迭代器等)，其他迭代器都定义在某种数据结构上，所以不存在节约内存的优势;其次，由于迭代器是一种高度泛化的实现，其需要在每一次迭代器移动时都做一些额外工作(如 Python 需要不断检测迭代器是否耗尽，并进行异常监测;C++ 的 deque 容器需要对其在堆上用于存储的多段不连续内存进行衔接等)，故遍历迭代器的效率一定低于或几乎接近于直接遍历容器，而不太可能高于直接遍历原容器。
综上所述，迭代器存在的意义，不是为了空间换时间，也不是为了时间换空间，而是一种适配器(Adapter)。迭代器的存在，使得我们可以使用同样的 for 语句去遍历各种容器，或是像 C++ 的 algorithm 模块所示的那样，使用同样的接口去处理各种容器。
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迭代器是一个伴随着迭代器模式(Iterator Pattern)而生的抽象概念，其目的是分离并统一不同的数据结构访问其中数据的方式，从而使得各种需要访问数据结构的函数，对于不同的数据结构可以保持相同的接口。
在很多讨论 Python 迭代器的书籍与文章中，我看到这样两种观点：1. 迭代器是为了节约数据结构所产生的内存;2. 遍历迭代器效率更高。
这两点论断都是很不准确的：首先，除了某些不定义在数据结构上的迭代器(如文件句柄，itertools 模块的 count、cycle 等无限迭代器等)，其他迭代器都定义在某种数据结构上，所以不存在节约内存的优势;其次，由于迭代器是一种高度泛化的实现，其需要在每一次迭代器移动时都做一些额外工作(如 Python 需要不断检测迭代器是否耗尽，并进行异常监测;C++ 的 deque 容器需要对其在堆上用于存储的多段不连续内存进行衔接等)，故遍历迭代器的效率一定低于或几乎接近于直接遍历容器，而不太可能高于直接遍历原容器。
综上所述，迭代器存在的意义，不是为了空间换时间，也不是为了时间换空间，而是一种适配器(Adapter)。迭代器的存在，使得我们可以使用同样的 for 语句去遍历各种容器，或是像 C++ 的 algorithm 模块所示的那样，使用同样的接口去处理各种容器。
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