没有切片和导入的滚动/滑动窗口迭代器？

滚动/滑动窗口迭代器是一种用于处理大型数据集的常见技术。它允许我们在不一次性加载整个数据集的情况下，按照指定的窗口大小和滑动步长来迭代数据。

滚动/滑动窗口迭代器的概念是将数据集划分为固定大小的窗口，并通过滑动步长来移动窗口。这样可以有效地处理大型数据集，减少内存消耗，并且能够在处理数据时保持较低的时间复杂度。

滚动/滑动窗口迭代器的分类：

1. 固定大小窗口：窗口的大小是固定的，不会改变。
2. 可变大小窗口：窗口的大小可以根据需求进行调整。

滚动/滑动窗口迭代器的优势：

1. 内存效率高：只需要加载当前窗口的数据，而不是整个数据集。
2. 时间效率高：通过滑动步长，可以快速地迭代整个数据集。
3. 灵活性：可以根据需求调整窗口大小和滑动步长。

滚动/滑动窗口迭代器的应用场景：

1. 大数据处理：在处理大型数据集时，滚动/滑动窗口迭代器可以提高处理效率和降低内存消耗。
2. 实时数据分析：对于实时数据流，滚动/滑动窗口迭代器可以帮助我们实时处理和分析数据。
3. 时间序列数据分析：对于时间序列数据，滚动/滑动窗口迭代器可以用于计算移动平均值、滚动统计等操作。

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