是否可以使用“yield”来生成“Iterator”而不是 Scala 中的列表？

是否可以使用yield作为迭代器而不评估每个值？

当很容易实现复杂的列表生成时，这是一个常见的任务，然后你需要将其转换为Iterator，因为你不需要一些结果......

当然。实际上，非严格性有三种选择，我在下面列出。对于示例，假设：

val list = List.range(1, 10)
def compute(n: Int) = {
    println("Computing "+n)
    n * 2
}

1. Stream. A Stream是一个惰性评估列表。它将根据需要计算值，但一旦计算完毕就不会重新计算值。如果您要多次重复使用流的某些部分，那么它是最有用的。例如，运行下面的代码将打印“Computing 1”、“Computing 2”和“Computing 3”各一次。

   val stream = for (n <- list.toStream) yield compute(n)
   val third = stream(2)
   println("%d %d" format (third, stream(2)))
   

2. A view。视图是对基本集合的操作的组合。检查视图时，检查的每个元素都是按需计算的。如果您随机访问视图，但只会查看其中的一小部分，那么它是最有用的。例如，运行下面的代码将打印“Computing 3”两次，并且不会打印任何其他内容（好吧，除了结果之外）。

   val view = for (n <- list.view) yield compute(n)
   val third = view(2)
   println("%d %d" format (third, view(2)))
   

3. Iterator. An Iterator是用来懒洋洋地浏览集合的东西。可以这么说，我们可以将其视为“一次性”收藏。它既不会重新计算也不会存储任何元素——一旦元素被“计算”，它就不能再次使用。因此，使用起来有点棘手，但考虑到这些限制，它是最有效的。例如，下面的例子需要有所不同，因为Iterator不支持索引访问（如果这样写，视图的性能会很差），下面的代码打印“计算1”，“计算2”，“计算3”，“计算4”，“计算5”和“计算6” ”。此外，它在末尾打印两个不同的数字。

   val iterator = for (n <- list.iterator) yield compute(n)
   val third = iterator.drop(2).next
   println("%d %d" format (third, iterator.drop(2).next))