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为什么` `filterM + mapM_`比`mapM_ + when`慢这么多，列表比较大？

在云计算领域，filterM + mapM_相比于mapM_ + when在处理大型列表时较慢的原因是因为它们的执行顺序和操作方式不同。

首先，让我们了解一下这两个组合操作的含义和作用：

filterM：它是一个高阶函数，用于对列表中的元素进行筛选，并返回满足条件的元素列表。它接受一个谓词函数作为参数，该函数用于判断元素是否满足条件。
mapM_：它也是一个高阶函数，用于对列表中的每个元素执行一个操作，但不返回任何结果。它接受一个函数作为参数，该函数对每个元素执行操作。
when：它是一个条件判断函数，用于根据给定的条件执行相应的操作。它接受一个布尔表达式和一个操作作为参数，当布尔表达式为真时执行操作。

现在我们来分析为什么filterM + mapM_比mapM_ + when慢这么多，特别是在处理大型列表时：

执行顺序不同：filterM + mapM_首先对列表进行筛选操作，然后对筛选后的结果执行操作；而mapM_ + when先对列表中的每个元素执行操作，然后根据条件判断是否执行操作。因此，filterM + mapM_的操作次数会比mapM_ + when少，从而减少了执行时间。
数据处理方式不同：filterM + mapM_在进行筛选操作时，只对满足条件的元素执行后续操作，减少了不必要的操作次数；而mapM_ + when对列表中的每个元素都执行操作，然后根据条件判断是否执行操作，增加了不必要的操作次数。
优化算法不同：filterM + mapM_可以通过合并筛选和操作步骤来优化执行效率，减少不必要的遍历次数；而mapM_ + when的操作步骤无法进行合并优化，增加了执行时间。

综上所述，filterM + mapM_相比于mapM_ + when在处理大型列表时较慢的原因主要是由于执行顺序、数据处理方式和优化算法的不同。在实际应用中，根据具体的需求和数据规模选择合适的组合操作可以提高程序的执行效率。

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