Python 地图的空间复杂性

python社区建议尽可能使用带有lambda的map，而不是循环。例如：

方法1：使用列表理解

return [element*2 for element in myList]

方法2：使用带有lambda的map

return list(map(lambda element: element*2, myList))

方法3：While循环

i = 0
while i < len(myList):
    myList[i] *= 2
    i += 1
return myList

i=0
而我

然而，空间复杂性是：

方法1发电机：O（n）

方法2地图：O（n）

方法3循环：O（1）

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我错过什么了吗？为什么使用生成器或地图更高级？

关于您的问题的评论已经非常清楚该问题的错误所在

但要回答“为什么使用生成器[…]更优越？”，至少在可能的情况下是这样-因为没有解决方案总是独立于上下文的更好的：

• 生成器可以传递并具有状态，循环不能和不可以（默认情况下不是这样；您可以添加它，但您将构建自制生成器）
• 生成器可以被组合，并且（如果编写正确的话）仍然可以利用并行性，循环只能在事先知道完整的函数组合的情况下进行，或者在生成器函数中编写循环，在这种情况下，无论如何都要构建一个生成器

以及“为什么使用[…]映射更优越？”，至少在可能的情况下是这样-因为没有一种解决方案总是独立于上下文的更好的：

• map

  是一个正确的选择，如果您已经有了一个函数和一个iterable，并且只需要编写一个生成器就可以了
  即

  map（sqrt，xs）

  vs

  （sqrt（x）表示xs中的x）

• map

  有一些功能需要工作，如果您有多个可从中选择函数输入的可编辑输入，则会混淆您试图执行的操作。
  例如

  map（pair[1,2,3,4,5]，'a'，'b'，'c']）

  （其中

  pair

  采用两个参数）

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而且，一般来说，更容易理解和维护的解决方案通常是更好的解决方案，即使另一个解决方案的性能可能稍好一些。性能提升与可维护性的提高是一个必须权衡的权衡。

“Python社区建议使用LAMBDA使用MAP代替可能的循环”Note，您的生成器不是生成器，而是列表理解。如果您使用了生成器表达式，它将是O（1）空间复杂度。同样地，

list（map（lambda元素：element*2，myList））

从

map

迭代器创建一个列表，因此当然，您不会获得任何空间效率，但是如果您直接使用map迭代器，它就是O（1）。注意，您的循环已中断，您应该在此处使用for循环，而不是while循环。除了上面的注释外，方法1和2还创建了一个新列表，而方法3在适当的位置对列表进行了修改。这种区别通常比O（n）和O（1）更严重。