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最佳答案
一般来说,融合是指旨在摆脱中间数据结构的转换。您将导致浪费内存分配的函数调用融合为更有效的方法。这实际上是 IMO 最大的 Haskell 应用之一。你几乎不需要做任何事情来获得它,它通过 GHC 编译器免费提供。
Haskell 是纯粹的
因为 Haskell 是纯的,所以我们把这个东西叫做 referential transparency ,这(来自链接)意味着“表达式在任何上下文中始终计算为相同的结果”1。这意味着我可以在不改变程序实际输出内容的情况下进行非常通用的程序级操作。例如,即使不知道 x
, y
, z
和 w
我总是知道
((x ++ y) ++ z) ++ w
x ++ (y ++ (z ++ w))
x ++ y
需要重新分配输出列表的整个前缀)。
x
、
y
、
z
或
w
对于计算为上面示例中的列表的实际列表或表达式,没有任何改变)。这变成了一个非常机械的过程。
map f (map g xs) = map (f . g) xs
f
,
g
, 和
xs
是(两侧在语义上相等)。然而,虽然这个等式的两侧产生相同的值输出,但左侧的效率总是更差:它最终为中间列表
map g xs
分配空间。 ,即刻扔掉。我们想告诉编译器,每当它遇到类似
map f (map g xs)
,将其替换为
map (f . g) xs
.而且,对于 GHC,这是通过
rewrite rules :
{-# RULES "map/map" forall f g xs. map f (map g xs) = map (f.g) xs #-}
f
,
g
, 和
xs
可以匹配任何表达式,而不仅仅是变量(所以像
map (+1) (map (*2) ([1,2] ++ [3,4]))
被转换成
map ((+1) . (*2)) ([1,2] ++ [3,4])
。(
There doesn't appear to be a good way to search for rewrite rules ,所以我编译了一个
list )。
This paper 解释了 GHC 重写规则的动机和工作原理.
map
?
vector
包的实现方式)。例如,在
vector
,您的代码首先被转换为涉及
Stream
的中间形式。 s 和
Bundle
s,以这种形式优化,然后被转换回向量。
Data.Text
?
Data.Text
使用流融合来最小化发生的内存分配次数(我认为这对于严格的变体尤其重要)。如果您查看
source ,你会看到函数“受融合”实际上操纵
Stream
s大多数情况下(它们的一般形式是
unstream . (stuff manipulating stream) . stream
)并且有一堆
RULES
用于转换的编译指示
Stream
s。最后,这些函数的任何组合都应该融合在一起,以便只需要进行一次分配。
reverse (reverse xs) = xs
head $ reverse (reverse [1..])
不会终止
head [1..]
将要。
More information from the Haskell Wiki .
关于haskell - Haskell 中的融合是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38905369/
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