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LaTeX 3 标记列表变量、映射函数、内联映射和函数之间的差异

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LaTeX 3 标记列表变量、映射函数、内联映射和函数之间的差异

tl_map_function:nN我正在寻找和之间的差异和用例的良好解释tl_map_inline:Nn。我为 提供了一个 MWE，inline它似乎也是最快的。

\documentclass{article}
\usepackage{expl3,xparse}

\begin{document}
\ExplSyntaxOn
\cs_new:Nn\whatever:n{..{#1}~}
\tl_new:N  \tl_phd_temp_a
\tl_new:N  \tl_phd_temp_b
\tl_new:N  \tl_phd_temp_c
\DeclareDocumentCommand\Test{ }
    {
       \tl_set:Nn  \tl_phd_temp_a {Yiannis Mary John}
       \tl_set:Nn  \tl_phd_temp_b {{Lazarides}{Lou}{Smith}}
       \tl_concat:NNN \tl_phd_temp_c \tl_phd_temp_a \tl_phd_temp_b
       \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
   }   
\ExplSyntaxOff 
\Test
\end{document}

答案1

功能\tl_map_function:nN和\tl_map_function:NN是完全可扩展的（使用x-expansion，而不是f-expansion），但inline版本却不能。

该function版本也稍微快一些。

示例文件

\documentclass{article}
\usepackage{expl3}

\begin{document}

\ExplSyntaxOn
\cs_new:Nn\whatever:n{}
\tl_new:N  \tl_phd_temp_a
\tl_new:N  \tl_phd_temp_b
\tl_new:N  \tl_phd_temp_c
\tl_set:Nn  \tl_phd_temp_a {Yiannis Mary John}
\tl_set:Nn  \tl_phd_temp_b {{Lazarides}{Lou}{Smith}}
\tl_concat:NNN \tl_phd_temp_c \tl_phd_temp_a \tl_phd_temp_b

\cs_new:Npn \xinline
 {
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
  \tl_map_inline:Nn\tl_phd_temp_c{\whatever:n{##1}}
 }
\cs_new:Npn \xfunction
 {
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
  \tl_map_function:NN\tl_phd_temp_c \whatever:n
 }

\cs_new:Npn \y #1
 {
  #1 #1 #1 #1 #1 #1 #1 #1 #1 #1
 }
\cs_new:Npn \z #1
 {
  \y{#1}\y{#1}\y{#1}\y{#1}\y{#1}
  \y{#1}\y{#1}\y{#1}\y{#1}\y{#1}
 }
\cs_new:Npn \zz #1
 {
  \z{#1}\z{#1}\z{#1}\z{#1}\z{#1}
  \z{#1}\z{#1}\z{#1}\z{#1}\z{#1}
 }
\cs_new:Npn \zzz #1
 {
  \zz{#1}\zz{#1}\zz{#1}\zz{#1}\zz{#1}
  \zz{#1}\zz{#1}\zz{#1}\zz{#1}\zz{#1}
 }

\ExplSyntaxOff

\zzz{\xinline}
%\zzz{\xfunction}

\stop

inline版本

这是time

real    0m4.635s
user    0m4.613s
sys     0m0.016s

这是记忆报告

 140188 words of memory out of 5000000

function版本

这是time

real    0m4.163s
user    0m4.139s
sys     0m0.020s

这是记忆报告

 140188 words of memory out of 5000000

哪个更好？我倾向于考虑\tl_map_inline:nn更简单的，因为它不需要定义新函数，但是当代码变得复杂时，function应该使用该版本以获得更好的清晰度。每当要执行的映射使用在其他地方定义的函数时，都应该采用它。

版本inline可以更轻松地添加断点；function版本需要包含 的特别定制的功能\tl_map_break:。

此外，function当映射需要多个参数时，版本会稍微复杂一些（例如，我们处于嵌套映射中，同时使用外部项和内部项）。

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