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在計算機編程中，迭代（iterate）和緩存（caching）是兩個不同的概念，但它們可以在某些情況下結合使用以提高性能
遍歷數據結構：當你需要遍歷一個大型數據結構（如列表、字典或集合）時，可以使用迭代器（iterator）來逐個訪問元素。迭代器允許你在遍歷過程中一次處理一個元素，而不是一次性加載整個數據結構到內存中。這有助于減少內存使用并提高性能。
緩存計算結果：在某些情況下，你可能需要對大量數據進行復雜的計算。為了提高性能，可以將計算結果緩存起來，以便在將來需要相同的計算結果時直接從緩存中獲取，而無需重新計算。這可以通過使用緩存庫（如Python的functools.lru_cache）或自定義緩存實現來實現。
分頁和懶加載：在處理大量數據時，可以使用分頁技術將數據分成多個部分，每次只處理一部分。這樣可以減少內存使用并提高性能。此外，還可以使用懶加載（lazy loading）技術，即在需要數據時才加載它，而不是一開始就加載所有數據。這可以通過使用生成器（generator）或迭代器實現。
預先計算和緩存：在某些情況下，可以預先計算一些數據并將其緩存起來，以便在將來需要時直接使用。例如，可以預先計算一些常用的查詢結果，并將其存儲在緩存中，以便在需要時直接從緩存中獲取，而無需重新計算。
總之，迭代和緩存可以結合使用以提高性能。迭代可以幫助你逐個處理數據，而緩存可以幫助你存儲和重用計算結果，從而減少計算時間和內存使用。在實際應用中，你需要根據具體場景選擇合適的方法來結合使用迭代和緩存。
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