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

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1. 1> A = [1, 2, 3, "abc"].  
2. [1,2,3,"abc"]  
3. 2> length(A).  
4. 4  
5. 3> is_list(A).  
6. true  
7. 4> list_to_binary(A).  
8. <<1,2,3,97,98,99>>  
9. 5> list_to_bitstring(A).  
10. <<1,2,3,97,98,99>>  
11.   
12.   
13. 6> [A1|A2] = A.  
14. [1,2,3,"abc"]  
15. 7> A1.  
16. 1  
17. 8> A2.  
18. [2,3,"abc"]  
19. 9> hd(A).  
20. 1  
21. 10> tl(A).  
22. [2,3,"abc"]  
23. 11> B = [0|A].  
24. [0,1,2,3,"abc"]  

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

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1. 1> lists:foreach(fun(X) -> io:format("~p~n", [X]) end, [1,2,3]).  
2. 1  
3. 2  
4. 3  
5. 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

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1. 2> lists:foldl(fun(X, Sum) -> X + Sum end, 0, [1,2,3,4,5]).  
2. 15  

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

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1. 3> lists:reverse([1,2,3,4,5]).  
2. [5,4,3,2,1]  

list反转（这是个bif函数，效率较高）

lists:flatten(DeepList) -> List

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1. 4> lists:flatten([1,[2,3],[4,[5]],6]).  
2. [1,2,3,4,5,6]  

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()

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1. 5> lists:member(3,[1,2,3]).  
2. true  

检查元素是否存在list中（这是个bif函数，效率较高）

lists:sort(List1) -> List2

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1. 6> lists:sort([2,3,1]).  
2. [1,2,3]  

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

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1. 7> lists:sort(fun(A,B)-> A>=B end,[2,3,1]).  
2. [3,2,1]  

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()

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1. 8> lists:keymember(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}]).  
2. true  

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

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1. 9> lists:keyfind(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}]).  
2. {b,1,1}  

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

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1. 10> lists:keytake(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}]).  
2. {value,{b,1,1},[{a,1,1},{c,1,1}]}  

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

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1. 11> lists:keyreplace(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}], {b,2,2}).  
2. [{a,1,1},{b,2,2},{c,1,1}]  

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

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1. 12> lists:keystore(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}],{b,2,2}).  
2. [{a,1,1},{b,2,2},{c,1,1}]  

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

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1. foldr(F, Accu, [Hd|Tail]) ->  
2.     F(Hd, foldr(F, Accu, Tail));  
3. foldr(F, Accu, []) when is_function(F, 2) ->   
4.    Accu.  

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：

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1. Set = gb_sets:from_list(L2),   
2.  [E || E <- L1, not gb_sets:is_element(E, Set)].  

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

[plain] view plain copy

 

 

1. 13> [1,2,3,4,2] -- [2,3].  
2. [1,4,2]  

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。

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1. flatten(List) when is_list(List) ->  
2.     do_flatten(List, []).  
3.   
4. flatten(List, Tail) when is_list(List), is_list(Tail) ->  
5.     do_flatten(List, Tail).  
6.   
7. do_flatten([H|T], Tail) when is_list(H) ->  
8.     do_flatten(H, do_flatten(T, Tail));  
9. do_flatten([H|T], Tail) ->  
10.     [H|do_flatten(T, Tail)];  
11. do_flatten([], Tail) ->  
12.     Tail.  

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：

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1. 14> [lists:foldl(fun(X, Sum) -> X + Sum end, 0, [1,2,3,4,5]) || X <- lists:seq(1,5)].  
2. [15,15,15,15,15]  

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：

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1. 17> Fun = fun(X, Sum) -> X + Sum end.  
2. #Fun<erl_eval.12.82930912>  
3. 18> [lists:foldl(Fun, 0, [1,2,3,4,5]) || X <- lists:seq(1,5)].  
4. [15,15,15,15,15]  

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：

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1. test() ->  
2.     lists:foldl(fun sum/2, 0, [1,2,3,4,5]).  
3.   
4. sum(X, Sum) ->  
5.     X + Sum.  

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：

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1. [Expr(E) || E <- List]  

简单的例子如下：

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1. 19> [X+1||X<-[1,2,3,4,5]].  
2. [2,3,4,5,6]  

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：

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1. 20> [X+1||X<-[1,2,3,4,5]],ok.  
2. ok  

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

[plain] view plain copy

 

 

1. 1> A = [1, 2, 3, "abc"].  
2. [1,2,3,"abc"]  
3. 2> length(A).  
4. 4  
5. 3> is_list(A).  
6. true  
7. 4> list_to_binary(A).  
8. <<1,2,3,97,98,99>>  
9. 5> list_to_bitstring(A).  
10. <<1,2,3,97,98,99>>  
11.   
12.   
13. 6> [A1|A2] = A.  
14. [1,2,3,"abc"]  
15. 7> A1.  
16. 1  
17. 8> A2.  
18. [2,3,"abc"]  
19. 9> hd(A).  
20. 1  
21. 10> tl(A).  
22. [2,3,"abc"]  
23. 11> B = [0|A].  
24. [0,1,2,3,"abc"]  

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

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1. 1> lists:foreach(fun(X) -> io:format("~p~n", [X]) end, [1,2,3]).  
2. 1  
3. 2  
4. 3  
5. 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

[plain] view plain copy

 

 

1. 2> lists:foldl(fun(X, Sum) -> X + Sum end, 0, [1,2,3,4,5]).  
2. 15  

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

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1. 3> lists:reverse([1,2,3,4,5]).  
2. [5,4,3,2,1]  

list反转（这是个bif函数，效率较高）

lists:flatten(DeepList) -> List

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1. 4> lists:flatten([1,[2,3],[4,[5]],6]).  
2. [1,2,3,4,5,6]  

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()

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1. 5> lists:member(3,[1,2,3]).  
2. true  

检查元素是否存在list中（这是个bif函数，效率较高）

lists:sort(List1) -> List2

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1. 6> lists:sort([2,3,1]).  
2. [1,2,3]  

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

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1. 7> lists:sort(fun(A,B)-> A>=B end,[2,3,1]).  
2. [3,2,1]  

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()

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1. 8> lists:keymember(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}]).  
2. true  

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

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1. 9> lists:keyfind(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}]).  
2. {b,1,1}  

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

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1. 10> lists:keytake(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}]).  
2. {value,{b,1,1},[{a,1,1},{c,1,1}]}  

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

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1. 11> lists:keyreplace(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}], {b,2,2}).  
2. [{a,1,1},{b,2,2},{c,1,1}]  

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

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1. 12> lists:keystore(b,1,[{a,1,1},{b,1,1},{c,1,1}],{b,2,2}).  
2. [{a,1,1},{b,2,2},{c,1,1}]  

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

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1. foldr(F, Accu, [Hd|Tail]) ->  
2.     F(Hd, foldr(F, Accu, Tail));  
3. foldr(F, Accu, []) when is_function(F, 2) ->   
4.    Accu.  

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：

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1. Set = gb_sets:from_list(L2),   
2.  [E || E <- L1, not gb_sets:is_element(E, Set)].  

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

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1. 13> [1,2,3,4,2] -- [2,3].  
2. [1,4,2]  

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。

[plain] view plain copy

 

 

1. flatten(List) when is_list(List) ->  
2.     do_flatten(List, []).  
3.   
4. flatten(List, Tail) when is_list(List), is_list(Tail) ->  
5.     do_flatten(List, Tail).  
6.   
7. do_flatten([H|T], Tail) when is_list(H) ->  
8.     do_flatten(H, do_flatten(T, Tail));  
9. do_flatten([H|T], Tail) ->  
10.     [H|do_flatten(T, Tail)];  
11. do_flatten([], Tail) ->  
12.     Tail.  

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：

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1. 14> [lists:foldl(fun(X, Sum) -> X + Sum end, 0, [1,2,3,4,5]) || X <- lists:seq(1,5)].  
2. [15,15,15,15,15]  

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：

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1. 17> Fun = fun(X, Sum) -> X + Sum end.  
2. #Fun<erl_eval.12.82930912>  
3. 18> [lists:foldl(Fun, 0, [1,2,3,4,5]) || X <- lists:seq(1,5)].  
4. [15,15,15,15,15]  

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：

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1. test() ->  
2.     lists:foldl(fun sum/2, 0, [1,2,3,4,5]).  
3.   
4. sum(X, Sum) ->  
5.     X + Sum.  

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：

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1. [Expr(E) || E <- List]  

简单的例子如下：

[plain] view plain copy

 

 

1. 19> [X+1||X<-[1,2,3,4,5]].  
2. [2,3,4,5,6]  

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：

[plain] view plain copy

 

 

1. 20> [X+1||X<-[1,2,3,4,5]],ok.  
2. ok  

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 list的使用与优化建议