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python迭代函数例题 python迭代求解

IT技术迭代

求解一道Python编程题斐波那契数列自第三个数开始，每个数均为之前两个数的和 。
至少有两种方法来实现它 。
最常见的利用迭代的方法，其核心思路是
fib(n) = fib(n-1)fib(n-2)
而在n2时直接，没有n-2，因此直接返回1:
def fib(num): return 1 if n2 else fib(num-1)fib(num-2)
这是一种很简单的实现 。在阶梯数不大时，它很好用 。当阶梯数很大时 ， 因为二次手迭代 ， 会比较慢 。因此，可以在计算中保存中间值(1至n-1的阶梯数)来减少计算量：
这种方式在计算阶梯数10000时就可以保持不错的性能 。如果需要多次计算该数列,则可以利用对象来保持这个中间值列表，下列代码中,Fibonaci实例只计算未曾计算的阶梯数，在重复调用时它更具优势：
class Fibonaci(object):
....history=[1, 1]
....def cacl(self, num):
........while len(self.history) = num:
............self.history.append(self.history[-1]self.history[-2])
........return self.history[num]
if __name__ == '__main__':
....fib = Fibonaci()
....print(fib.calc(100))
....print(fib.calc(32))
....print(fib.calc(10000))
Python用迭代（yield）和递归解决八皇后问题
国际象棋的皇后行走具有最高的灵活性，可以横、竖、斜共八个方向无限步行走 。你需要将国际象棋8个皇后放在棋盘上，条件是任何一个皇后都不能威胁其python迭代函数例题他皇后 ， 即任何两个皇后都不能吃掉对方 。
分析：在棋盘的第一行尝试为第一个皇后选择一个位置，再在第二行尝试为第二个皇后选择一个位置，依次类推 。在发现无法为一个皇后选择合适的位置后 ， 回溯到前一个皇后，并尝试为它选择另一个位置 。当八个皇后都放在棋盘上时即得到一种解 。
用元组（其他序列也可以）表示可能的解（或一部分），例如（1 ， 3，5）表示当前共摆放了三个皇后 ， 第一个皇后在1行1列 ， 第二个皇后在2行3列，第三个皇后在3行5列 。

当前状态state，下一个皇后在下一行的next_x位置，根据皇后的行走规则，如果已有的皇后可以吃掉下一个皇后，则表示有冲突，否则没有 。
函数conflict定义：接受用状态元组表示的既有皇后的位置，并确定下一个皇后的位置是否会导致冲突 。
参数next_x表示下一个皇后的水平位置（x 坐标，即列），而next_y为下一个皇后的垂直位置（y 坐标，即行） 。这个函数对既有的每个皇后执行简单的检查：如果下一个皇后与当前皇后的 x 坐标相同或在同一条对角线上 ， 将发生冲突 ， 因此返回True python迭代函数例题；如果没有发生冲突，就返回False。
abs(state[i] - next_x) in (0, next_y - i)表示两个皇后的水平距离为0或等于垂直距离时为真、否则为假 。

Python中的“迭代”详解 迭代器模式：一种惰性获取数据项python迭代函数例题的方式python迭代函数例题，即按需一次获取一个数据项 。
所有序列都是可以迭代python迭代函数例题的 。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类python迭代函数例题，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代 。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x) 。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代 。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象 。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器 。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了 。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常 。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常 。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中 。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常 。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法 ， 因此迭代器也可以迭代 。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意，不要 在 Sentence 类中实现__next__方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器 。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器 。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是 ， 用生成器函数代替 SentenceIteror 类 。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数 。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象 。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时 ， 生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停 ， 。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致 。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒 。惰性 ，是如今人们认为最好的特质 。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理 。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为__init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表 ， 然后将其绑定到 self.words 属性上 。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多 ， 取决于文本中有多少非单词字符） 。
re.finditer函数是re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例 。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词 。
标准库提供了很多生成器函数 ， 有用于逐行迭代纯文本文件的对象 ， 还有出色的 os.walk 函数等等 。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象 ， 返回值是生成器 ， 用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素 。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身 。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中 。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果 。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数 ， 这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素 。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象 。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列 。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数” ， 其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便 ， 而且还有一些优点 。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
Python3 - 排列组合的迭代 遍历一个序列中元素的所有可能的排列或组合 。
itertools模块提供了三个函数来解决这类问题 。其中一个是itertools.permutations() ， 它接受一个序列并产生一个元组序列，每个元组由序列中所有元素的一个可能排列组成，即通过打乱序列中元素排列顺序生成一个元组，比如python迭代函数例题：
如果想得到指定长度的所有排列，你可以传递一个可选的长度参数 。比如：
使用itertools.combinations()可得到输入序列中元素的所有的组合 。比如：
对于combinations()来讲 ， 元素的顺序已经不重要了，即组合 ('a', 'b') 与 ('b', 'a') 其实是一样的，最终只会输出其中一个 。
在计算组合的时候，一旦元素被选取就会从候选中剔除掉(比如如果元素’a’已经被选取了，那么接下来就不会再考虑它了) 。而函数itertools.combinations_with_replacement()允许同一个元素被选择多次，比如：
尽管手动可以实现排列组合算法 ， 但是这样做比较麻烦，当遇到有些复杂的迭代问题时，可以先去看看itertools模块是否能实现，很有可能会在里面找到解决方案python迭代函数例题！
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