Performance 多次迭代还是复杂的代码？

这个问题我已经遇到好几次了。假设我迭代一个列表，我想用不同的方式“查看”它（列表的数据可以根据您解析它的方式进行不同的解释）。这只能在一次迭代中完成，但代码看起来混乱而复杂。另一种方法是对列表进行多次迭代；每项任务一次。我同意这一点，但如果列表非常大，并且每次迭代都会带来高昂的性能代价，该怎么办？
因此，总而言之，最好是：

a）一次迭代并处理所有内容
b） 执行多次迭代，每次迭代仅处理一项任务

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我期待着听到你的回答。

好问题。答案是“视情况而定”

首先，我注意到您没有指定体系结构。例如，如果你在GPU或CPU上做事情会有很大的不同，同样，不同的CPU也会有不同的工作方式。为了简单起见，现在我假设使用Intel CPU，但请记住这一点

你用“性能”标记了这个问题，所以我将这样解释这个问题。至于性能，只有一个黄金标准，那就是基准会告诉你真相。也就是说，有一些准则需要牢记：

• 顺序数据访问优于随机访问。这一切都与内存模型和矢量化的工作方式有关
• 不可预测的分支可能会降低性能。通常情况下，当你做一个单一的单细胞功能，做任何事情时，都会发生这种情况

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• 如果你能处理小内存块（比如，这是代码质量和性能之间的折衷。无法给出一般性的答案。根据需求，两种选择都是有效的。
  做一个简单的选择，并将每个任务包装到单独的函数/模块中，该函数/模块只对列表的单元项做一些事情，以获得更好的结构，并确保对象不会意外变化。没有示例代码和语言规范，这个问题非常模糊。