haskell - 数据映射 : how do I tell if I "need value-strict maps"?

Question

在 Data.Map.Lazy 之间进行选择时和 Data.Map.Strict ，文档告诉我们前者:

API of this module is strict in the keys, but lazy in the values. If you need value-strict maps, use Data.Map.Strict instead.

对于后者同样:

API of this module is strict in both the keys and the values. If you need value-lazy maps, use Data.Map.Lazy instead.

比我更老练的 Haskellers 怎么能凭直觉知道这种“需要”？用例，在运行并完成(即不是守护进程/长时间运行)命令行工具中: readFile一个简单的 lines - 基于自定义配置文件，其中许多(不是全部)行定义要收集到 Map 中的键:值对.完成后，我们根据其中稍后读取的其他值重写其中的许多值(由于不变性，在此过程中，我们创建一个新的 Map 并丢弃初始化身)。

(虽然在实践中这个文件可能不会经常或永远不会达到 1000 行，但我们只是假设为了了解某些用户不久它会达到。)

该工具的任何给定运行可能会查找大约 20-100% 的(在加载时重写，尽管使用惰性评估我永远不太确定“何时真正”)键:值对，在一次到几十次之间的任何地方。

我如何推断“value-strict”和“value-lazy”之间的区别 Data.Map在这里吗？如果您愿意，就主流计算而言，“幕后”会发生什么？

从根本上说，这样的哈希图当然是关于“存储一次，多次查找”——但是，在计算中，“根本上”不是。此外，lazy-eval 的 thunk 的整个概念似乎都归结为这个原则，那么为什么不总是保持 value-lazy 呢？

Answer 1

How do I reason about the differences between "value-strict" and "value-lazy" Data.Maps here?

值惰性是 Haskell 中的常态。这意味着不仅存储值，还存储 thunk(即如何计算值的方法)。例如，假设您从这样的行中提取值:

tail (dropUntil (==':') line)

然后一个值严格的映射实际上会在插入时提取值，而一个懒惰的映射会很高兴地记住如何获取它。这也是你在 lookup 上会得到的。

以下是一些优点和缺点:

惰性值可能需要更多内存，不仅用于 thunk 本身，还用于那里引用的数据(此处为 line)。

严格值可能需要更多内存。在我们的例子中，当字符串被解释为产生一些需要内存的结构(如列表、JSON 或 XML)时，情况可能就是这样。

如果您的代码不需要每个值，则使用惰性值可能需要更少的 CPU。

当最终需要该值时，太深的 thunk 嵌套可能会导致堆栈溢出。

还有一个语义上的区别:在惰性模式下，如果您只需要查看是否 key 存在。在严格模式下，您的程序在插入时会崩溃。

与往常一样，没有固定的措施，例如:“如果您的评估值需要少于 20 个字节并且计算时间少于 30µs，请使用严格，否则使用惰性。”

通常，您只使用一个，当您注意到极端的运行时/内存使用情况时，您会尝试另一个。