迭代器
迭代器是一种特殊对象,它具有一些专门为迭代过程设计的专有接口,所有的迭代器对象都有一个next()方法,每次调用都返回一个结果对象。结果对象有两个属性:一个是value,表示下一个将要返回的值;另一个是done,它是一个布尔类型的值,当没有更多可返回数据时返回true。迭代器还会保存一个内部指针,用来指向当前集合中值的位置,每调用一次next()方法,都会返回下一个可用的值
如果在最后一个值返回后再调用next()方法,那么返回的对象中属性done的值为true,属性value则包含迭代器最终返回的值,这个返回值不是数据集的一部分,它与函数的返回值类似,是函数调用过程中最后一次给调用者传递信息的方法,如果没有相关数据则返回undefined
斐波那契数列
斐波那契数列 1 1 2 3 5 8 13 ...
话不多说直接进入正题
第一种利用递归
function fibo(n) {
return n<2 ? 1 : fibo(n-1) + fibo(n-2)
// or return n<2 ? 1 : arguments.callee(n - 1) + arguments.callee(n - 2)
}
console.time('small loop1')
for( let i = 1; i <= 10; i++){
console.log(fibo(n))
}
console.timeEnd('small loop1')
当我们计算到第十一个数时,我们调用了11次,但是他自身调用了442次,一共453次。
第二种利用迭代
function fibo(n){
let num1 = 1,
num2 = 2,
num3 = 0;
if (n<3) {
num3 = 1
}
for( let i = 3;i<n;i++) {
num3 = num1+num2;
num1 = num2;
num2 = num3
}
return num3
}
第三种 尾递归优化
递归非常耗内存,因为需要同事保存成千上百个调用帧,很容易发生‘栈溢出’(stack overflow)。但对于尾递归优化来说,由于只存在一个调用帧,所以永远不会发生栈溢出。
function F(n,ac1 = 1,ac2 = 1){
if( n <=1 ){ return ac2}
return F(n - 1,ac2,ac1 +ac2)
}
尾递归的实现,往往需要改写递归函数,确保最后一步只调用自身。做到这一点的方法,就是把所有用到的内部变量改写成函数的参数.
第四种是我们利用函数的记忆功能,构造带记忆功能的函数。
var fibo = function(){
var memo = [1,1]; //存储我们的结果隐藏在闭包中,当调用的时候首先先检查这个结果是否存在了
var fib = function(n) {
var result = memo[n];
if(typeof result!== 'number') {
result = fib(n-1) + fib(n-2);
memo[n] = result
}
return result;
};
return fib
}()
经过测试第一种性能是最差的
20次性能测试
当五十次时第一种已经无法响应出来了
我们去掉第一种方式再次测试1000次
当数量越来越大时,记忆函数的性能就体现出来了
生成器、
1、函数生成器特点是函数名前面有一个‘*’
2、通过调用函数生成一个控制器
3、调用next()方法开始执行函数
4、遇到yield函数将暂停
5、再次调用next()继续执行函数
消息传递
除了暂停和继续执行外,生成器同时支持传值。
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