迭代器、生成器、函数的递归调用、二分法

一：迭代器

　　1.什么是迭代？

　　迭代是一个重复的过程，但是每次重复都是基于上一次重复的结果而继续。

　　下列循环单纯重复：

        while True:
            print(1)

        # 基于索引的迭代取值
        l=['a','b','c']
        i=0

        while i < len(l):
            print(l[i])
            i+=1

　　2.什么是迭代器？

　　迭代器是重复取值的工具

　　3.为什么要用迭代器？

　　迭代器

　　优点：

　　　　1.提供一种不依赖索引取值的迭代取值方式、

　　　　2.更节省内存

　　缺点：

　　　　1.不如按照索引的取值方式灵活

　　　　2.取值一次性的，只能往后取，无法预测值的个数

　　4.如何用迭代器？

　　可迭代的对象：str\list\tuple\dict\set\文件对象

　　　　只要内置有__iter__方法的对象都称为可迭代的对象

　　迭代器对象：文件对象

　　　　即内置有__iter__方法,又内置有__next__方法的对象都称之为迭代器对象。

　　调用迭代器方法下的__iter__方法会有一个返回值，该返回值就是内置的迭代器对象。

s='abcdef'
l=['a','b','c']
d={'k1':111,'k2':222,'k3':333}

iter_d=d.__iter__()
# print(iter_d)
监测是否执行完毕
try:
    print(iter_d.__next__())
    print(iter_d.__next__())
    print(iter_d.__next__())
    print(iter_d.__next__())
except StopIteration:
    print('取值完毕')

#while循环
d={'k1':111,'k2':222,'k3':333}
iter_d=d.__iter__()
while True:
    try:
        v=iter_d.__next__()
        print(v)
    except StopIteration:
        break

#for循环
for k in d:
    print(k)

　　for循环的底层原理：

　　　　1.调用in后面的那个值/对象的__iter__方法，拿到一个迭代器对象iter_obj

　　　　2.调用迭代器对象iter_obj.__next__()将得到的返回值赋值变量名k，循环往复直到取值完毕抛出异常StopIteration

　　　　3.捕捉异常结束循环

二：生成器

　　生成器就是一种自定义的迭代器

　　如何得到生成器？

　　　　只要函数内出现yield关键字，再去调用函数不会立即执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是生成器对象，即自定义的迭代器。

　　总结yield：

　　　　1.提供一种自定义迭代器的解决方案

　　　　2.yield & return

　　　　　　相同点：都可以返回值，返回值没有类型\个数限制

　　　　　　不同点：return只能返回一次值，yield却可以让函数暂停在某一个位置，可以返回多个值

def my_range(start,stop,step=1):
    while start < stop: # 5 < 5
        yield start # 3
        start+=step #start=5

三：函数的递归调用

　　1.函数的递归调用：

　　　　在调用一个函数的过程中又直接或者间接的调用该函数本身，称之为递归调用

　　2.递归调用必须满足两个条件：

　　　　1.每进入下一次递归调用，问题的规模都应该有所减少

　　　　2.递归必须有一个明确的结束条件

以下递归只是单纯的重复，没有意义：

def func():
    print(1)
    print(2)
    print(3)
    func()

func()

def bar():
    print('from bar')
    foo()

def foo():
    print('from foo')
    bar()

foo()

　　3.递归有两个明确的阶段：

　　　　1.回溯

　　　　2.递推

age(5)=age(4)+2
age(4)=age(3)+2
age(3)=age(2)+2
age(2)=age(1)+2
age(1)=18

age(n)=age(n-1)+2  # n > 1
age(1)=18          # n = 1

递归：
def age(n):
    if n == 1:
        return 18
    return age(n-1)+2

print(age(5))

四：二分法

　　具体以例为证：

nums=[3,5,7,11,13,23,24,76,103,111,201,202,250,303,341]

def binary_search(list1,find_num):
    print(list1)
    if len(list1) == 0:
        print('not exist')
        return
    mid_index=len(list1) // 2
    if find_num > list1[mid_index]:
        # in the right
        binary_search(list1[mid_index + 1:],find_num)
    elif find_num < list1[mid_index]:
        # in the left
        binary_search(list1[:mid_index],find_num)
    else:
        print('find it')

binary_search(nums,201)