当仅尝试查找列表的一个元素时，无需构建N大小的数据结构，因为这里的许多答案已经完成。最快的
O(N)方法是遍历数组，跟踪最大的元素。这样，您可以
O(N)访问列表和
O(1)内存使用情况。
sub longest { my $max = -1; my $max_i = 0; for (0 .. $#_) { # for each index my $len = length $_[$_]; # only get length once per item if ($len > $max) { # save index and update max if larger $max = $len; $max_i = $_; } } $_[$max_i] # return the largest item}如果您要多次运行以上代码，则建议内联该子例程的主体。
编辑：
drewk的基准测试表明，以上代码中的数组索引有点瓶颈。经过更多的实验，我终于找到了一种比
reduce解决方案更快的方法：
sub fastest { my $max = -1; my $max_ref; for (@_) { if (length > $max) { # no temp variable, length() twice is faster $max = length; $max_ref = $_; # avoid any copying } } $$max_ref}得出以下基准：
Rate longest drewk reduce fastestlongest 44245/s -- -21% -30% -47%drewk 55854/s 26% -- -11% -33%reduce 63014/s 42% 13% -- -25%fastest 83638/s 89% 50% 33% --
