erlang list的使用与优化建议
erlang有两种复合结构，tuple和list，两者的区别是tuple子元素的个数是固定不变的，声明后就不能改变了；而list是可变的，可以通过[H|T]来取出或插入新元素。本篇讲erlang list方面的知识，主要说一些基本操作和常用的list函数，再讲一些可以优化的点。
list基本操作
list函数说明
常用的lists函数
这里介绍一些常用的lists函数，其他看erlang lists文档
lists:foreach(Fun, List) -> ok
例子中，通过遍历列表[1,2,3]，把取出的元素给X，直到遍历结束，最后返回ok
lists:foldl(Fun, Acc0, List) -> Acc1
例子中，0指定了Sum的初值，通过遍历列表[1,2,3,4,5]，把取出的元素给X，再计算X+Sum，结果带入下次遍历传给 Sum，直到最后一次遍历将X+Sum的结果作为返回值
下面是lists:foldl/3 的实现，实际上是一个尾递归函数
foldl(F, Accu, [Hd|Tail]) ->
foldl(F, F(Hd, Accu), Tail);
foldl(F, Accu, []) when is_function(F, 2) ->
Accu.
lists:reverse(List1) -> List2
list反转（这是个bif函数，效率较高）
lists:flatten(DeepList) -> List
lists扁平化，将有深度结构的list转成一个简单的list。这个函数有性能开销，见文章后面说明。
lists:member(Elem, List) -> boolean()
检查元素是否存在list中（这是个bif函数，效率较高）
lists:sort(List1) -> List2
lists元素排序，排序从小到大，如果想自定义排序规则，可以使用lists:sort/2
lists:sort(Fun, List1) -> List2
处理TupleList的lists函数
TupleList是元素是tuple的list，erlang提供了一些接口专门处理这类数据。
lists:keymember(Key, N, TupleList) -> boolean()
检查list中是否有第N位置为Key的tuple（这是个bif函数，效率较高）
lists:keyfind(Key, N, TupleList) -> Tuple | false
返回list中第N位置为Key的tuple，找不到返回false
注：
1. 找到第一个匹配的tuple就返回，找不到返回false
2. 这个接口可以替代lists:keysearch(Key, N, TupleList) 使用
3. 这是个bif函数，效率较高
lists:keysearch(Key, N, TupleList)的官方文档中有这么一句：
This function is retained for backward compatibility. The function lists:keyfind/3 (introduced in R13A) is in most cases more convenient.
意思就是说lists:keysearch/3只是为了保持向后兼容，使用lists:keyfind/3会更方便
lists:keytake(Key, N, TupleList1) -> {value, Tuple, TupleList2} | false
返回list中第N位置为Key的tuple，并返回找到的tuple和剩下的TupleList，找不到返回false
注：找到第一个匹配的tuple就返回
lists:keyreplace(Key, N, TupleList1, NewTuple) -> TupleList2
替换list中第N位置为Key的tuple（只替换找到的第一个tuple）
lists:keystore(Key, N, TupleList1, NewTuple) -> TupleList2
替换list中第N位置为Key的tuple，返回新的TupleList。没找不到将NewTuple附加到原有TupleList后面并返回，这是和lists:keyreplace/4的区别
注： 只替换找到的第一个tuple
lists函数小评
BIF函数
lists函数有一些已经被优化成bif函数，效率较高。有以下几个：
lists:member/2, lists:reverse/2, lists:keymember/3, lists:keysearch/3, lists:keyfind/3
性能不佳的函数
下面是一些实现性能不佳的函数，不建议比较长的list使用，短的list无所谓了：
1）lists:foldr/3
非尾递归实现，如果顺序很重要的话，可以lists:reverse/1后lists:foldl/3，或者lists:foldl/3后lists:reverse/1
lists:foldr类似lists:foldl，不同的是foldr从列表最后一个元素开始，非尾递归实现，不建议长列表使用
2）lists:append/2
实现为append(L1, L2) -> L1 ++ L2. 其中，L1 ++ L2会遍历 L1，如果一定要使用就把短的list放左边
3）lists:subtract/2
实现为subtract(L1, L2) -> L1 -- L2. 其中，--的复杂度和它的操作数的长度的乘积成正比，替代方案如下：
注：如果L1中包含重复的元素，那么以上代码跟--的效果不同，--不会删掉所有重复的元素
4）lists:flatten/1
这个是list扁平化函数，这个存在性能开销，erlang的官方文档也有说明：
lists:flatten/1 builds an entirely new list. Therefore, it is expensive, and even more expensive than the ++ (which copies its left argument, but not its right argument).
它会拷贝DeepList中所有嵌套的元素，生成一个新的列表，代价比较高，长列表不建议使用。
5）lists中非尾递归实现的函数：
lists:map/2, lists:flatmap/2, lists:zip/2, lists:delete/2, lists:sublist/2, lists:sublist/3, lists:takewhile/2, lists:concat/1
lists:flatten/1, lists:keydelete/3, lists:keystore/4, lists:zf/2, lists:mapfoldl/3, lists:mapfoldr/3, lists:foldr/3
带匿名函数的lists函数
lists有很多函数都带有匿名函数的参数项，有以下几个函数：
lists:foldl/3, lists:foldr/3, lists:foreach/2, lists:sort/2, lists:usort/2, lists:merge/3, lists:umerge/3, lists:keymap/3, lists:flatmap/2
匿名函数的使用有什么问题呢？
普通函数在erlang编译期就做了优化，匿名函数则要在代码执行期动态生成，造成一定的消耗。虽然现在匿名函数的过程已优化成本地函数了，但根据上下文取值，地址跳转还是不能避免。可能以后erlang会继续对匿名函数做改进
对lists匿名函数的处理的优化：
1）函数赋值
第一个问题就是不要在循环中写这样的代码：
以上代码中，每次循环匿名函数都会重新生成，可以如下修改：
匿名函数Fun只要生成一次，作为参数放到lists函数即可
2）函数实体化
所谓实体化就是把匿名函数写成本地函数，然后再作为参数传给lists函数，如下：
这里也有匿名函数动态生成的问题，有兴趣的可以打印汇编码看看具体情况
经测试，这种方式效率稍微变低，原因是，每次调用时对比多一次函数调用[ i_call_only_f ]
这里讨论另一种调用方式 fun M:F/A
如果是这种调用，执行过程中，会先调用bif函数 erlang:make_fun/3 找到这个导出函数的代码地址，然后生成匿名函数结构数据，再像函数外部调用一样执行代码。如果将匿名函数赋值，然后再执行，单算执行效率的话就要比前面两种高。不过整体计算是比较低效的，因为erlang:make_fun/3 是根据函数名，方法名，参数个数去查找导出函数表，导出函数表是哈希桶实现，还是有一点效率开销。
列表解析
说到lists，不得不说列表解析，在之前的文章也谈过列表解析。列表解析的基本形式如下：
简单的例子如下：
在列表解析表达式中，|| 左边用以生成列表元素，相当于构造器；右边由赋值语句和条件语句构成，也可以只有赋值语句。实际上，列表解析在编译时会优化一个本地函数，没必要过于担心它的性能。
使用列表解析注意以下问题就好：
在上面的例子中，erlang对列表解析做了优化，如果列表解析的结果明显不会被用到，列表根本不会被构建。在这里，列表解析后加个ok可以激活erlang的优化
list列表元素打乱
列表元素打乱，就是将列表中元素的顺序随机化，打乱原来的顺序。
方法很简单，如下：
注：random:uniform() 的随机化种子放在进程字典中。为了提高随机化，以上函数调用前或调用进程启动时执行一次 random:seed(erlang:now())
erlang有两种复合结构，tuple和list，两者的区别是tuple子元素的个数是固定不变的，声明后就不能改变了；而list是可变的，可以通过[H|T]来取出或插入新元素。上篇文章讲了tuple相关的内容，本篇就讲erlang list方面的知识，主要说一些基本操作和常用的list函数，再讲一些可以优化的点。
list基本操作
list函数说明
常用的lists函数
这里介绍一些常用的lists函数，其他看erlang lists文档
lists:foreach(Fun, List) -> ok
例子中，通过遍历列表[1,2,3]，把取出的元素给X，直到遍历结束，最后返回ok
lists:foldl(Fun, Acc0, List) -> Acc1
例子中，0指定了Sum的初值，通过遍历列表[1,2,3,4,5]，把取出的元素给X，再计算X+Sum，结果带入下次遍历传给 Sum，直到最后一次遍历将X+Sum的结果作为返回值
下面是lists:foldl/3 的实现，实际上是一个尾递归函数
foldl(F, Accu, [Hd|Tail]) ->
foldl(F, F(Hd, Accu), Tail);
foldl(F, Accu, []) when is_function(F, 2) ->
Accu.
lists:reverse(List1) -> List2
list反转（这是个bif函数，效率较高）
lists:flatten(DeepList) -> List
lists扁平化，将有深度结构的list转成一个简单的list。这个函数有性能开销，见文章后面说明。
lists:member(Elem, List) -> boolean()
检查元素是否存在list中（这是个bif函数，效率较高）
lists:sort(List1) -> List2
lists元素排序，排序从小到大，如果想自定义排序规则，可以使用lists:sort/2
lists:sort(Fun, List1) -> List2
处理TupleList的lists函数
TupleList是元素是tuple的list，erlang提供了一些接口专门处理这类数据。
lists:keymember(Key, N, TupleList) -> boolean()
检查list中是否有第N位置为Key的tuple（这是个bif函数，效率较高）
lists:keyfind(Key, N, TupleList) -> Tuple | false
返回list中第N位置为Key的tuple，找不到返回false
注：
1. 找到第一个匹配的tuple就返回，找不到返回false
2. 这个接口可以替代lists:keysearch(Key, N, TupleList) 使用
3. 这是个bif函数，效率较高
lists:keysearch(Key, N, TupleList)的官方文档中有这么一句：
This function is retained for backward compatibility. The function lists:keyfind/3 (introduced in R13A) is in most cases more convenient.
意思就是说lists:keysearch/3只是为了保持向后兼容，使用lists:keyfind/3会更方便
lists:keytake(Key, N, TupleList1) -> {value, Tuple, TupleList2} | false
返回list中第N位置为Key的tuple，并返回找到的tuple和剩下的TupleList，找不到返回false
注：找到第一个匹配的tuple就返回
lists:keyreplace(Key, N, TupleList1, NewTuple) -> TupleList2
替换list中第N位置为Key的tuple（只替换找到的第一个tuple）
lists:keystore(Key, N, TupleList1, NewTuple) -> TupleList2
替换list中第N位置为Key的tuple，返回新的TupleList。没找不到将NewTuple附加到原有TupleList后面并返回，这是和lists:keyreplace/4的区别
注： 只替换找到的第一个tuple
lists函数小评
BIF函数
lists函数有一些已经被优化成bif函数，效率较高。有以下几个：
lists:member/2, lists:reverse/2, lists:keymember/3, lists:keysearch/3, lists:keyfind/3
性能不佳的函数
下面是一些实现性能不佳的函数，不建议比较长的list使用，短的list无所谓了：
1）lists:foldr/3
非尾递归实现，如果顺序很重要的话，可以lists:reverse/1后lists:foldl/3，或者lists:foldl/3后lists:reverse/1
lists:foldr类似lists:foldl，不同的是foldr从列表最后一个元素开始，非尾递归实现，不建议长列表使用
2）lists:append/2
实现为append(L1, L2) -> L1 ++ L2. 其中，L1 ++ L2会遍历 L1，如果一定要使用就把短的list放左边
3）lists:subtract/2
实现为subtract(L1, L2) -> L1 -- L2. 其中，--的复杂度和它的操作数的长度的乘积成正比，替代方案如下：
注：如果L1中包含重复的元素，那么以上代码跟--的效果不同，--不会删掉所有重复的元素
4）lists:flatten/1
这个是list扁平化函数，这个存在性能开销，erlang的官方文档也有说明：
lists:flatten/1 builds an entirely new list. Therefore, it is expensive, and even more expensive than the ++ (which copies its left argument, but not its right argument).
它会拷贝DeepList中所有嵌套的元素，生成一个新的列表，代价比较高，长列表不建议使用。
5）lists中非尾递归实现的函数：
lists:map/2, lists:flatmap/2, lists:zip/2, lists:delete/2, lists:sublist/2, lists:sublist/3, lists:takewhile/2, lists:concat/1
lists:flatten/1, lists:keydelete/3, lists:keystore/4, lists:zf/2, lists:mapfoldl/3, lists:mapfoldr/3, lists:foldr/3
带匿名函数的lists函数
lists有很多函数都带有匿名函数的参数项，有以下几个函数：
lists:foldl/3, lists:foldr/3, lists:foreach/2, lists:sort/2, lists:usort/2, lists:merge/3, lists:umerge/3, lists:keymap/3, lists:flatmap/2
匿名函数的使用有什么问题呢？
普通函数在erlang编译期就做了优化，匿名函数则要在代码执行期动态生成，造成一定的消耗。虽然现在匿名函数的过程已优化成本地函数了，但根据上下文取值，地址跳转还是不能避免。可能以后erlang会继续对匿名函数做改进
对lists匿名函数的处理的优化：
1）函数赋值
第一个问题就是不要在循环中写这样的代码：
以上代码中，每次循环匿名函数都会重新生成，可以如下修改：
匿名函数Fun只要生成一次，作为参数放到lists函数即可
2）函数实体化
所谓实体化就是把匿名函数写成本地函数，然后再作为参数传给lists函数，如下：
这里也有匿名函数动态生成的问题，有兴趣的可以打印汇编码看看具体情况
经测试，这种方式效率稍微变低，原因是，每次调用时对比多一次函数调用[ i_call_only_f ]
这里讨论另一种调用方式 fun M:F/A
如果是这种调用，执行过程中，会先调用bif函数 erlang:make_fun/3 找到这个导出函数的代码地址，然后生成匿名函数结构数据，再像函数外部调用一样执行代码。如果将匿名函数赋值，然后再执行，单算执行效率的话就要比前面两种高。不过整体计算是比较低效的，因为erlang:make_fun/3 是根据函数名，方法名，参数个数去查找导出函数表，导出函数表是哈希桶实现，还是有一点效率开销。
列表解析
说到lists，不得不说列表解析，在之前的文章也谈过列表解析。列表解析的基本形式如下：
简单的例子如下：
在列表解析表达式中，|| 左边用以生成列表元素，相当于构造器；右边由赋值语句和条件语句构成，也可以只有赋值语句。实际上，列表解析在编译时会优化一个本地函数，没必要过于担心它的性能。
使用列表解析注意以下问题就好：
在上面的例子中，erlang对列表解析做了优化，如果列表解析的结果明显不会被用到，列表根本不会被构建。在这里，列表解析后加个ok可以激活erlang的优化
list列表元素打乱
列表元素打乱，就是将列表中元素的顺序随机化，打乱原来的顺序。
方法很简单，如下：
注：random:uniform() 的随机化种子放在进程字典中。为了提高随机化，以上函数调用前或调用进程启动时执行一次 random:seed(erlang:now())
