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。
