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답변을 덜 드린 부분이 있는데 transducer 스타일이 자원을 덜 쓴다는 것은 이론적으로 맞지만, 사실 실제 환경에서는 그냥 일반 map filter reduce 가 결과를 내는 속도만 놓고 보면 더 빠르기도 합니다. 그정도로 사실 이런 차이는 차이라고 보기 애매합니다. transducer가 이론적으로 좋다는걸 증명하려고 메모리 사이즈까지 보여주고 막 그러지만, 그래야한다는 것은 오히려 그만큼 큰 의미는 없는 것이라고 볼 수도 있습니다. 그런 '아이디어' 자체가 중요한거라고 볼 수 있을거 같습니다.

성능적으로 정말 고민해야하는 부분은 로직의 시간 복잡도 자체를 줄이는 고민이나, IO를 효율적으로 하는 법, 동시성 로직을 잘 다루는 법 등이라고 생각합니다. 대부분의 일반적인 웹 어플리케이션에서는 이런 부분에서만 의미 있는 성능 차이가 나옵니다.

감사합니다.

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 아 넵. 머리에 쏙쏙 잘 들어오네요. 감사합니다 :)

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또한 transducer 같은 경우도 강의에서 이야기하고자하는 '복잡한 reduce안에 if else 등의 명령형 코드를 작성하는 대신 map filter reduce 조합으로 작성하라' 하는 해법입니다.

// bad
bigArr.reduce((total, a) => {
  if (a % 2) {
    return total + a * a;    
  } else {
    return total;
  }
}, 0);

// cool
bigArr.reduce((total, a) => [a]
  .filter(a => a % 2)
  .map(a => a * a)
  .reduce(a => a + b, total), 0);

감사합니다. :)

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말씀주신 transducer 스타일의 해법들 같은 경우 큰 array를 map, filter, reduce를 거치면서 여러번 만드는거보다 표현은 map filter 를 가져가되 큰 array를 한 번도 만들지 않고자하는 컨셉이고 큰 array를 다룰 때 유리한게 맞습니다.

그런데 map, filter가 지연성을 갖도록 만든다면 역시 한 번도 큰 array를 만들지 않아 완전히 동일한 효율을 갖게됩니다. 그러므로 영상처럼 제너레이터로만든 L.map + L.filter + reduce 를 사용하게 되면 transducer 스타일과 완전히 동일한 효율이므로 더 손해가 있거나 하지 않습니다.

내부적으로 사실상 transducer 와 동일한 흐름과 순서로 코드가 실행되고 동일한 로직이 됩니다.

결과적으로 L.map + L.filter + reduce이 표현력도 훨씬 쉽고 이해하기도 쉬우면서 동일한 효율입니다.

감사합니다 :)