Day 018 — 推导式图解

本目录包含推导式的 Mermaid 和 ASCII 图解

Mermaid 图解

1. 推导式执行流程

flowchart TD
    A["可迭代对象"] --> B["迭代器"]
    B --> C{"条件过滤<br/>if condition"}
    C -->|"True"| D["表达式求值<br/>expression(item)"]
    C -->|"False"| E["跳过"]
    D --> F["添加到结果容器"]
    E --> B
    F --> B
    B -->|"StopIteration"| G["返回结果"]

2. 四种实现方式对比

graph TB
    subgraph "for 循环"
        H1["初始化<br/>result = []"] --> H2["循环开始"]
        H2 --> H3["条件判断"]
        H3 -->|True| H4["计算 + append"]
        H4 --> H2
        H3 -->|False| H2
        H2 -->|结束| H5["返回 result"]
    end

    subgraph "列表推导式"
        C1["创建代码对象<br/>&lt;listcomp&gt;"] --> C2["C 层优化<br/>LIST_APPEND"]
        C2 --> C3["跳过属性查找<br/>直接追加"]
        C3 --> C4["返回列表"]
    end

    subgraph "map + filter"
        M1["创建 filter 对象"] --> M2["惰性求值"]
        M2 --> M3["创建 map 对象"]
        M3 --> M4["list() 触发求值"]
    end

    subgraph "生成器表达式"
        G1["创建 generator<br/>对象"] --> G2["惰性求值<br/>__next__()"]
        G2 --> G3["每次计算一个值<br/>yield → 丢弃"]
    end

3. 内存占用对比图

graph LR
    subgraph "列表推导式 [x**2 for x in range(N)]"
        L1["结果列表<br/>全部元素在内存"] --- L2["O(n) 内存"]
    end

    subgraph "生成器表达式 (x**2 for x in range(N))"
        G1["生成器对象<br/>仅保存状态和算法"] --- G2["O(1) 内存"]
    end

4. 推导式种类

mindmap
  root((推导式 Comprehensions))
    列表推导式
      [expr for x in iterable]
      支持 if 过滤
      支持嵌套 for
      返回 list
    字典推导式
      {k:v for x in iterable}
      键值变换
      过滤
      返回 dict
    集合推导式
      {expr for x in iterable}
      自动去重
      映射转换
      返回 set
    生成器表达式
      (expr for x in iterable)
      惰性求值
      迭代器
      返回 generator

5. 性能趋势图

xychart-beta
    title "不同 N 下实现性能"
    x-axis ["1K", "10K", "100K", "500K"]
    y-axis "耗时 (归一化)" 0 --> 3
    line "for 循环" [1.5, 1.8, 2.0, 2.2]
    line "推导式" [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
    line "map+filter" [1.1, 1.2, 1.3, 1.4]
    line "生成器" [1.2, 1.3, 1.4, 1.5]

ASCII 图解

推导式结构

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   列表推导式结构                           │
│                                                          │
│  [ 表达式    for    变量    in    可迭代对象    if   条件 ] │
│   ────────   ───   ────   ──   ─────────   ──   ────── │
│     输出     关键字  循环变量   关键字     数据源    可选过滤  │
│                                                          │
│  示例: [ x**2    for    x      in   range(10)   if x%2==0 ]│
│                                                          │
│  数学等价: { x² | x ∈ [0,10), x 是偶数 }                 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

等效循环展开

推导式:  [x**2 for x in range(5) if x % 2 == 0]


展开为:

        result = []
                      ┌─── for 开始 ───┐
        x=0 ────────→ │  if 0%2==0? ✅ │ ──→ result.append(0²=0)
        x=1 ────────→ │  if 1%2==0? ❌ │ ──→ skip
        x=2 ────────→ │  if 2%2==0? ✅ │ ──→ result.append(2²=4)
        x=3 ────────→ │  if 3%2==0? ❌ │ ──→ skip
        x=4 ────────→ │  if 4%2==0? ✅ │ ──→ result.append(4²=16)
                      └─── for 结束 ───┘

        结果: [0, 4, 16]

嵌套推导式执行过程

嵌套推导式: [a+b for a in [1,2] for b in [3,4]]


执行顺序（从左到右嵌套）:

    a=1 ──→ b=3 ──→ 1+3=4 ──→ append(4)
         → b=4 ──→ 1+4=5 ──→ append(5)

    a=2 ──→ b=3 ──→ 2+3=5 ──→ append(5)
         → b=4 ──→ 2+4=6 ──→ append(6)

结果: [4, 5, 5, 6]


等价于:

    result = []
    for a in [1, 2]:
        for b in [3, 4]:
            result.append(a + b)

列表推导式 vs 生成器执行对比

列表推导式 (急切求值):
───────────────────────────
  [x**2 for x in range(5)]
         │
         ▼
  同时计算所有值:
  [0, 1, 4, 9, 16]  ← 内存中全部存在
         │
         ▼
  后续访问任意索引: print(result[3]) → 9
         │
         ▼
  可多次迭代


生成器表达式 (惰性求值):
───────────────────────────
  (x**2 for x in range(5))
         │
         ▼
  存储算法, 不计算:
  <generator object>
         │
         ▼
  每次 __next__() 调用:
  next() → 0     (计算并丢弃)
  next() → 1     (计算并丢弃)
  next() → 4     (计算并丢弃)
  next() → 9     (计算并丢弃)
  next() → 16    (计算并丢弃)
  next() → StopIteration
         │
         ▼
  只能迭代一次, 无法索引

性能对比可视化

性能对比 (N=100,000)
───────────────────────────

for循环     🔵 ████████████████████████████    2.0x
推导式      🟢 ████████████████               1.0x  (基准)
map+filter  🟡 ██████████████████             1.3x
生成器→列表 🟠 ████████████████████           1.4x

0x          1x          2x          3x

相对速度 (越低越快)