为什么不让所有的迭代器都有自己的多遍迭代器呢？

让所有的迭代器都具有自己的多遍迭代器可能会导致以下几个问题：

1. 内存占用：如果每个迭代器都有自己的多遍迭代器，将会增加额外的内存开销。特别是在处理大规模数据集时，这可能导致内存消耗过高，从而影响系统性能。
2. 同步问题：多个迭代器同时对同一个数据集进行迭代时，可能会引发同步问题。如果每个迭代器都有自己的多遍迭代器，需要确保这些迭代器之间能够正确地同步数据状态，否则可能会导致数据冲突和错误的结果。
3. 数据一致性：在迭代器设计中，通常会有一个共享的数据源或集合。如果每个迭代器都有自己的多遍迭代器，可能会导致每个迭代器的遍历结果不一致，从而破坏了数据的一致性。
4. 资源管理：如果每个迭代器都有自己的多遍迭代器，需要额外的资源管理来维护和控制这些迭代器的生命周期。这会增加编程复杂性和系统开销。

综上所述，为了避免以上问题，通常将多个迭代器共享一个迭代器实例，以保持数据一致性、节省内存开销，并简化同步和资源管理。在使用迭代器时，应该仔细设计和管理迭代器的生命周期，以确保正确和高效地处理数据。