面试题：Python遍历嵌套列表并进行复杂计算的高效策略

Question

给定一个嵌套列表，例如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，需要遍历这个嵌套列表，计算每个子列表中元素的平方和，并且如果这个平方和大于20，则将其结果翻倍。请使用高效的Python遍历策略实现，并说明你选择这种方式的原因以及如何优化性能。

Answer 1

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
result = []
for sublist in nested_list:
    square_sum = sum(num ** 2 for num in sublist)
    if square_sum > 20:
        square_sum *= 2
    result.append(square_sum)
print(result)

选择这种方式的原因：

1. 使用生成器表达式 num ** 2 for num in sublist 计算平方和，它在迭代时逐一生成值，而不是一次性创建整个平方数列表，节省内存。
2. 外层使用普通的 for 循环遍历嵌套列表，代码简洁易懂，符合Python的常规编程习惯。

性能优化：

1. 如果嵌套列表非常大，可以考虑使用多线程或多进程来并行计算每个子列表的平方和，利用多核CPU的优势。例如使用 multiprocessing 模块：

import multiprocessing

def calculate_square_sum(sublist):
    square_sum = sum(num ** 2 for num in sublist)
    if square_sum > 20:
        square_sum *= 2
    return square_sum

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
with multiprocessing.Pool() as pool:
    result = pool.map(calculate_square_sum, nested_list)
print(result)

2. 避免不必要的中间数据结构创建，如上述代码尽量使用生成器表达式而非列表推导式来减少内存占用。