Scala 最高效的添加到列表的运算符

Question

通过增量修改来构建一个 scala 列表。什么是最有效的“添加”运算符？在 CPU 和资源消耗方面。

例如，我们想从 List(1,2,3) 创建一个由连续数字组成的元组列表。结果是： List((1,2), (2,3))

方法 1 - 使用 :+ 运算符

def createConsecutiveNumPair1[T](inList: List[T]) : List[(T, T)] = {
  var listResult = List[(T, T)]()
  var prev = inList(0)
  for (curr <- inList.tail)
  {
    listResult = listResult :+ (prev, curr)
    prev = curr
  }
  listResult
}

方法 2 - 使用 ::= 运算符

def createConsecutiveNumPair2[T](inList: List[T]) : List[(T, T)] = {
  var listResult = List[(T, T)]()
  var prev = inList(0)
  for (curr <- inList.tail)
  {
    listResult ::= (prev, curr)
    prev = curr
  }
  listResult
}

测试

scala> val l1 = List(1,2,3)
l1: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> createConsecutiveNumPair1(l1)
res77: List[(Int, Int)] = List((1,2), (2,3))

scala> createConsecutiveNumPair2(l1)
res78: List[(Int, Int)] = List((2,3), (1,2))

问题：哪个算子的CPU、资源消耗最低？如果您能提出一种更好的 scala 方法来重写上述方法，也将不胜感激。

Answer 1

这些方法通常只是相互调用（尽管请检查实现以确保确定）。 List 是一个单链表，针对访问头部而不是尾部进行了优化，因此将元素添加到前面而不是末尾更有效。如果要访问/添加列表末尾的元素，最好使用Vector。

（与往常一样，如果您要问这个问题，您应该拥有能够告诉您答案的自动化工具。如果您没有使用分析器来告诉您应用程序的哪些部分运行缓慢，那就是不值得花时间在这种微优化上——你几乎肯定是在优化错误的部分）。

Answer 2

您的第一个代码的问题在于它附加了O(n) on List。所以算法基本上是O(n^2)。

添加List 非常有效，因为它以恒定时间O(1) 运行，您在第二个算法中执行此操作。您可以使用它并在最后执行reverse 以使两种方法的结果相等，这大致使其在O(n) 中运行。

但是，库中已经有一个很好的方法可以满足您的需求。 sliding 是您正在寻找的。滑动的参数定义了元组的大小。

这会给你一个List[List[Int]]：

List(1,2,3,4).sliding(2).toList  //List(List(1,2), List(2,3), List(3,4))

如果你坚持使用元组，你可以额外使用collect 或map。请注意，当列表只有一个元素时，map 会抛出异常。

List(1,2,3,4).sliding(2).collect{
  case List(a,b) => (a,b)
}.toList                        //List((1,2), (2,3), (3,4))