python - `rlist` 有什么好处？

Question

为什么是rlist需要数据结构？它有哪些优点？

如果示例显示为 (4, (3, (2, (1, None))))，我会认为它可以扩展为 (5, (4 (3, (2, (1, None))))) 这与任何其他链表一样完全有意义。

但由于示例是 (1, (2, (3, (4, None))))，因此将其向外扩展为 (5, (1, (2, ( 3, (4, None)))))，尽管可能，似乎与显示的数据方向相反。我觉得这不是这种数据结构的意图。无法扩展 (4, None)，因为 tuples 无法修改。

那么，这样的数据结构的真正目的是什么？即使可以扩展它，我也不明白为什么它比 (1, 2, 3, 4) 更好!

既然类(class)改编自Scheme，他们是不是想展示Scheme的lists ？如果是这样，Scheme 的 lists 是增长的还是静态的？甚至 Lisp 的 example显示 cons 被构建为 (cons 5 x) 以显示 (5 1 2 3) 这对于像这样的初学者来说确实是违反直觉的我。

我正在努力适应这些零碎的东西，请帮忙!

Answer 1

这已经在评论中提到了，但将其作为答案发布:

递归列表(不是特定于 Scheme 的)在两种情况下很有用:

1. 当您需要不可变数据结构时(例如，为了并行性或函数式编程)

2. 当您需要有效表示共享相同尾部的大量列表(例如树)时

这是因为它们允许扩展列表而不修改原始列表。

在图形中查找路径时可能会出现这种情况。比方说，你试图找到从你家到工作场所的 N 条最佳路径(想想谷歌地图)，你从工作场所(你的目的地)开始搜索并考虑不同的街道，向后移动直到找到你的房子.¹

这里发生的是许多路径将共享相同的“后缀”，因此您只想共享这些部分并表示一次，以节省内存(因为您不重复路径)和时间(因为您不必为了添加不同的前缀而花费时间复制以前的路径)。

现在您可能会想“为什么我想要到达目的地的路径不止几条？”好吧，您可能不希望“您”只是在给定时间点将您称为一个人。但是如果你想做一些事情，比如在不同的交通条件下(例如在不同的时间点)模拟许多司机，那么突然间节省内存和计算时间将变得很重要，并且共享部分数据结构和构建的能力它们的顶部并行可以产生巨大的差异。

_{¹ 您也可以使用一些算法向前搜索，但向后搜索更通用一些。无论如何，这里的方向并不重要。}