6月iOS設備性能榜：M2穩居榜首 A系列只能等一手3nm來救
沒有新品發布，自然iOS設備性能榜的上榜設備就沒有什么更替，僅僅只有跑分變化而產生的排名變動，畢竟蘋果新品的發布節奏就是這樣的，一年下來也就幾個移動端新品，不會像安卓廠商，一
編寫Python代碼時，有幾個小技巧可以幫助提高代碼的可讀性和效率。
使用迭代器而不是遞歸可以避免遞歸深度過深導致的堆棧溢出問題，并且通常更高效。以下是一個使用迭代器來計算斐波那契數列的示例：
class Fibonacci: def __init__(self): self.prev = 0 self.curr = 1 def __iter__(self): return self def __next__(self): result = self.curr self.prev, self.curr = self.curr, self.prev + self.curr return result# 使用迭代器來生成斐波那契數列fib = Fibonacci()for i in range(10): print(next(fib))在這個示例中，我們定義了一個名為 Fibonacci 的類，它實現了迭代器協議。該類包含 __iter__ 和 __next__ 方法，使其成為一個可迭代對象。在 __next__ 方法中，我們計算下一個斐波那契數，并更新 prev 和 curr 變量。
通過迭代器，我們可以簡單地使用 next() 函數來獲取下一個斐波那契數，而不必使用遞歸調用。這種方法更簡潔，也更有效率。
遍歷樹結構： 在處理樹結構時，迭代器可以更好地管理狀態和遍歷順序。
class TreeNode: def __init__(self, value): self.value = value self.children = [] def add_child(self, child): self.children.append(child) def __iter__(self): return iter(self.children)# 遍歷樹結構root = TreeNode(1)child1 = TreeNode(2)child2 = TreeNode(3)root.add_child(child1)root.add_child(child2)for child in root: print(child.value)處理大型數據集： 當處理大型數據集時，遞歸可能會導致棧溢出。使用迭代器可以避免這個問題。
def process_data(data): for chunk in iter(lambda: data.read(4096), b''): # 處理數據塊 passwith open('large_data.txt', 'rb') as data: process_data(data)生成排列組合： 使用迭代器可以生成排列組合而不必使用遞歸。
import itertools# 生成排列組合for perm in itertools.permutations([1, 2, 3]): print(perm)for comb in itertools.combinations([1, 2, 3], 2): print(comb)這些示例展示了迭代器在不同情況下的應用，它們可以更有效地管理狀態和避免遞歸深度過深的問題。
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