5.清单处理 | 5. List Handling
5清单处理
5.1创建一个列表
列表只能从末尾开始构建，并在开始时附加列表元素。如果你用“++“运算符如下所示，将创建一个新列表，该列表是List1，紧随其后List2*
List1 ++ List2
看着lists:append/1或++将在普通的Erlang中实现，显然第一个列表是复制的：
append([H|T], Tail) ->
[H|append(T, Tail)];
append([], Tail) ->
Tail.
在递归和构建列表时，必须确保将新元素附加到列表的开头。这样，您将构建1列表，而不是增长结果列表的数百或数千份副本。
让我们首先看看如何不这样做：
不要
bad_fib(N) ->
bad_fib(N, 0, 1, []).
bad_fib(0, _Current, _Next, Fibs) ->
Fibs;
bad_fib(N, Current, Next, Fibs) ->
bad_fib(N - 1, Next, Current + Next, Fibs ++ [Current]).
这里建立了多个列表。在每一个迭代步骤中，都会创建一个新列表，它比新的前一个列表长一个元素。
为了避免在每次迭代中复制结果，请按反向顺序构建列表，并在完成时反转列表：
做
tail_recursive_fib(N) ->
tail_recursive_fib(N, 0, 1, []).
tail_recursive_fib(0, _Current, _Next, Fibs) ->
lists:reverse(Fibs
tail_recursive_fib(N, Current, Next, Fibs) ->
tail_recursive_fib(N - 1, Next, Current + Next, [Current|Fibs]).
5.2清单理解
列表理解仍然以缓慢著称。它们过去是用Funs实现的，而Funs曾经是缓慢的。
清单理解：
[Expr(E) || E <- List]
基本上被转换为一个本地函数：
'lc^0'([E|Tail], Expr) ->
[Expr(E)|'lc^0'(Tail, Expr)];
'lc^0'([], _Expr) -> [].
如果列表理解的结果显然如果不使用，则不会构造列表。例如，在此代码中：
[io:put_chars(E) || E <- List],
ok.
或者在这个代码中：
...
case Var of
... ->
[io:put_chars(E) || E <- List];
... ->
end,
some_function(...),
...
该值没有赋值给变量，也没有传递给其他函数，也没有返回。这意味着不需要构造列表，编译器将简化列表理解的代码，以便：
'lc^0'([E|Tail], Expr) ->
Expr(E),
'lc^0'(Tail, Expr
'lc^0'([], _Expr) -> [].
编译器还理解分配给%27[医]%27表示该值将不被使用。因此，以下示例中的代码也将得到优化：
_ = [io:put_chars(E) || E <- List],
ok.
5.3深度和平面列表
lists:flatten/1构建一个全新的列表。因此它很贵，甚至再多点比++运算符%28复制其左参数，但不复制其右参数%29。
在以下情况下，您可以很容易地避免调用lists:flatten/1*
- 将数据发送到端口时。端口理解深度列表，因此在将列表发送到端口之前，没有理由将其扁平化。
- 调用接受深列表的BIF时，如
list_to_binary/1或iolist_to_binary/1...
- 当您知道您的列表只有一级深度时，可以使用
lists:append/1...
端口实例
做
...
port_command(Port, DeepList)
...
不要
...
port_command(Port, lists:flatten(DeepList))
...
向端口发送以零结尾的字符串的常见方法如下：
不要
...
TerminatedStr = String ++ [0], % String="foo" => [$f, $o, $o, 0]
port_command(Port, TerminatedStr)
...
相反：
做
...
TerminatedStr = [String, 0], % String="foo" => [[$f, $o, $o], 0]
port_command(Port, TerminatedStr)
...
附例
做
> lists:append([[1], [2], [3]]).
[1,2,3]
>
不要
> lists:flatten([[1], [2], [3]]).
[1,2,3]
>
5.4递归列表函数
在关于神话的一节中，揭露了以下神话：Tail-Recursive Functions are Much Faster Than Recursive Functions...
体递归列表函数和尾递归函数之间通常没有太大的区别，后者在末尾反转列表。因此，集中精力编写漂亮的代码，忘记列表函数的性能。在代码%28的时间关键部分中，并且只有%29，测度在重写代码之前。
注
本节是关于列表函数的构造名单。不构造列表的尾递归函数在常量空间中运行，而相应的体递归函数使用与列表长度成比例的堆栈空间。
例如，一个与整数列表相加的函数是不应按以下方式写成：
不要
recursive_sum([H|T]) -> H+recursive_sum(T
recursive_sum([]) -> 0.
相反：
做
sum(L) -> sum(L, 0).
sum([H|T], Sum) -> sum(T, Sum + H
sum([], Sum) -> Sum.
