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这是一个关于函数式编程的一般问题,但我也对它在特定语言中的答案很感兴趣。
我对函数式语言只有初学者的了解,所以请耐心等待。
我的理解是,与命令式语言相比,函数式语言侧重于不同的数据结构,因为它们喜欢不变性:持久性数据结构。
例如,它们都有一个不可变列表概念,您可以在其中形成一个新列表 x :: l
和 y :: l
来自现有列表 l
和两个新项目x
和 y
没有 l
的所有元素需要复制。这可能是由新列表对象在内部将旧列表对象作为尾部来实现的。
在命令式语言中,很少使用这样的数据结构,因为它们不像 c 样式数组那样提供良好的引用局部性。
一般来说,寻找支持函数式风格的数据结构是它自己的一项努力,所以如果人们不必总是这样做就好了。
现在这里有一个想法,如果有正确的语言支持,如何在函数式编程中使用所有经典数据结构。
通常,命令式语言中的数据结构具有在其上定义的修改操作(以伪代码形式):
data.modify(someArgument)
newData = modified(data, someArgument)
data
实际上不会被其他任何东西使用:那么,修改可以以变异原始的形式进行,没有人能分辨出区别。
modified
的第一个参数时是一个未绑定(bind)的值,如本例所示:
newData = modified(modified(data, someArgument))
data
可以在别处使用,但
modified(data, someArgument)
显然不是。
Data modified(Data const& data) { // returns a modified copy }
Data modified(Data && data) { // returns the modified original }
最佳答案
确实,持久数据结构比可变数据结构慢。对此没有任何争议。有时差异可以忽略不计(迭代链表与数组),有时差异可能很大(反向迭代),但这不是重点。选择使用不可变数据是(或应该是)有意识的:我们用性能换取稳定性。
考虑这一点:对于大多数(不是全部)现代程序,本地性能不是问题。对于今天的程序,真正的性能瓶颈在于并行化——无论是在共享内存的本地机器上,还是在不同机器上。考虑到我们现在处理的数据量,从内存局部性和分支预测中挤出最后一点并不会减少它。我们需要规模。猜猜并行程序中 bug 的第一大来源是什么?没错——突变。
现代程序的另一个大问题是稳定性。程序可能会在您身上崩溃的日子已经一去不复返了,您只需重新启动它并继续工作。今天的程序需要在无外设的服务器上运行数月或数年,完全不需要人工干预。今天的程序不能只是放弃它的数字武器并期望人类找出问题所在。在这种情况下,本地性能远不如稳定性和并行化重要:购买(或租用)另外 10 台服务器比雇人时不时地重新启动程序要便宜得多。
确实可以使用变异来制作可并行化且稳定的程序。理论上是可以的。只是更难了。对于不可变数据,您必须首先真正瞄准您的脚。
然后,这里有一些观点:我们已经在那里了。您多久使用一次 goto
您的代码中的说明?你考虑过这是为什么吗?您可以使用 goto
做出各种巧妙的表演技巧。 ,但我们选择不这样做。在编程历史的某个时刻,我们决定 goto
麻烦多于值得。原始指针也发生了同样的事情:许多语言根本没有它们,其他语言对它们进行了严密保护,即使在那些可以不受限制地访问原始指针的语言中,现在使用它们也被认为是一种糟糕的形式。今天,我们正处于下一阶段的中间:首先我们放弃了goto
,然后我们放弃了原始指针,现在我们正在慢慢放弃变异。
然而,如果你真的发现自己出于正当理由插入了本地性能的极限,并且你已经确定不可变数据确实是瓶颈(记住:首先测量,然后优化),那么大多数函数式语言(Haskell 和 Elm 除外)会让你逃脱突变,尽管不情愿。就像 C# 中的原始指针一样,您可以进行突变,您只需要对其进行明确(并小心)即可。例如,在 F# 中,您可以拥有可变变量、原始数组、可变记录、类、接口(interface)等。这是可能的,只是不推荐。到目前为止的普遍共识是,只要是局部的(即不会泄漏到外部),就可以使用突变,并且你真的知道你在做什么,你已经记录了它,并对其进行了彻底的测试.
一个常见的情况是“值(value)构造”,其中您有一个最终产生不可变值的函数,但在执行此操作时会做各种困惑的事情。一个例子是 F# 核心库如何实现 List.map
: 通常,因为列表是从前到后迭代的,但是是从后到前构建的,所以需要先通过迭代来构建转换后的列表,然后将其反转。因此,F# 编译器在此处作弊并在构建列表时对其进行变异,以避免额外的反转。
关于“局部性”问题的另一个说明。还记得我是怎么说的,你可以用 goto
做各种巧妙的性能技巧。 ?嗯,这已经不完全正确了。由于程序员开始编写程序时没有 goto
,二进制代码变得更加可预测,因为跳转现在由编译器生成,而不是由人类编码。这使得 CPU 可以很好地预测它们,并根据这些预测优化处理。最终结果是,现在您实际上可能会因不加选择地使用 goto
而获得更差的性能。而不是使用公认的更高级别的工具,如循环。过去,CPU 不能这么智能,因此选择不使用 goto
纯粹是一种稳定性措施。但现在结果证明它实际上对性能有帮助,谁会想到呢?
我认为不变性也会发生同样的事情。我不确定它会如何发生,但我确信它会发生。即使在今天,没有特殊的硬件,仍然可以在编译时做一些优化:例如,如果编译器知道一个变量是不可变的,它可能会决定将它缓存在一个寄存器中很长一段时间,甚至提升它到一个常数。确实,当今大多数实际编译器并未执行所有这些可能的优化(尽管它们确实执行了一些),但它们会。我们才刚刚开始。 :-)
关于scala - 非持久性数据结构可以以纯函数方式使用吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40202840/
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