Performance 在scala中的理解能力表现

我有一个关于scala中理解的效率的问题

当perm是一个包含大约550个元素的列表时，下面的代码运行大约需要45秒

perm = some list
for{
   perm <- perms.withFilter(_.size > 0)
   wordList = somefunction(perm) //expensive operation, wordlist is a list of strings
   sentenceList = somefunction1(perm) //very expensive operation, sentenceList is a list of list of strings
   word <- wordList
   sentence <- sentenceList
} yield { word::sentence}

perm=一些列表
为了{
烫发（0）
wordList=somefunction（perm）//昂贵的操作，wordList是字符串列表
sentenceList=somefunction1（perm）//非常昂贵的操作，sentenceList是字符串列表的列表
word在您的第一个代码片段中，似乎您正在将烫发中的每个项目与单词列表中的每个项目进行“循环”；实际上，这是一个笛卡尔积

然而，在您的第二个代码片段中，您只是用一个“单词”来“循环”perm中的每个项目，所以我认为这样会快得多

我似乎无法计算出变量的全部类型，因此很难完全解释。
让我们从两个方面来理解：

1.）

(二)

在第一种情况下，每次都会执行两个昂贵的函数。在第二种情况下，当
somefunction（perm）
返回空结果时，
somefunction1（perm）
将永远不会执行。
wordlist是字符串列表，senetenceList是字符串列表。谢谢你的回答。我明白你的意思。我有一个关于脱糖过程的后续问题。为什么第一个语句写为
perms.withFilter（u.size>0）。flatMap{}
而不是
perms.withFilter（u.size>0）.foreach{}
？
foreach
返回
Unit
，因此您的结果将丢失。啊，我明白了。下面关于{x:：y:：z}}}

的理解

也是如此？好的，我再次阅读了scala手册并理解了。谢谢你的帮助。
perm = some list
for{
   perm <- perms.withFilter(_.size > 0)
   word <- somefunction(perm) //expensive operation
   sentence <- somefunction1(perm) //very expensive operation
} yield { word::sentence}

perms.withFilter(_.size > 0).flatMap { perm =>
  val wordList = somefunction(perm) //expensive operation
  val sentenceList = somefunction1(perm) //very expensive operation
  wordList.flatMap { word =>
    sentenceList.map { sentence =>
      word::sentence
    }
  }
}

perms.withFilter(_.size > 0).flatMap { perm =>
  somefunction(perm).flatMap { word =>
    somefunction1(perm).map { sentence =>
      word :: sentence
    }
  }
}