在编写代码时，我们通常需要考虑算法的复杂度。将算法优化为更高效的版本可能会显着减少代码执行的时间。列表推导式是Python中一个非常有用的工具，但是默认情况下它的时间复杂度是O（n）。在本文中，我们将介绍两种方法来减少列表推导式的时间复杂度。

方法1：使用生成器表达式 Python中的生成器表达式与列表推导式非常相似，但它们不会一次返回所有结果。相反，每次请求时，Python会生成一个值。因此，生成器表达式不会消耗大量内存。因为列表推导式会立即将所有结果存储在内存中，所以使用生成器表达式可以减少时间和空间复杂度。下面是一个简单的例子：

列表推导式

numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [n**2 for n in numbers]

生成器表达式

numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares = (n**2 for n in numbers)

方法2：条件推导式 有时，您可以使用条件语句（if语句）来在列表推导式中过滤不必要的计算。这样可以有效减少代码执行的时间。如果您编写的算法可以在列表推导式中使用条件语句，那么建议将其添加到列表推导式中。下面是一个使用条件推导式的简单例子：

列表推导式

numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [n**2 for n in numbers if n % 2 == 0]

在上述代码中，列表推导式仅对偶数进行平方运算，而忽略了奇数。因此，它避免了不必要的计算。

需要注意的是，并非所有代码都可以使用条件推导式进行优化。这主要取决于您的算法和数据结构。