Рассуждение о производительности в Хаскеле

Это истинная рекурсия, и * RECURSION * не является реальным сообщением об ошибке. Это не проблематично, потому что $ test не является активно повторяющимся, и в этом случае var _ dump достаточно умен, чтобы остановиться перед истощением памяти.

Как ответили другие и руководство, это не обязательно. Но если вы удивитесь использованию; как правило, это необходимо делать только в том случае, если в скрипте PHP необходимо добавить дополнительные данные и убедиться в том, что в этом случае необходимо использовать другое соединение/транзакцию.

Рассуждения о производительности, как правило, трудно в Haskell и ленивых языках в целом, хотя и не невозможно. Некоторые методы описаны в Чисто функциональные структуры данных Криса Окасаки (также доступны онлайн в предыдущей версии).

Другим способом обеспечения производительности является фиксация порядка оценки с использованием аннотаций или стиля продолжения передачи . Таким образом вы получаете контроль, когда вещи оцениваются.

В примере можно вычислить числа «снизу вверх» и передать предыдущие два числа в каждую итерацию:

fib n = fib_iter(1,1,n)
    where
      fib_iter(a,b,0) = a
      fib_iter(a,b,1) = a
      fib_iter(a,b,n) = fib_iter(a+b,a,n-1)

Это приводит к линейному алгоритму времени.

При наличии алгоритма динамического программирования, в котором каждый результат зависит от N предыдущих результатов, можно использовать этот метод. В противном случае вам придется использовать массив или что-то совсем другое.

Так как выделение является основной стоимостью на любом функциональном языке, важной частью Понимание характеристики - это понимать, когда объекты выделены, как долго они живут, когда они умирают, и когда они будут восстанавливаться. Чтобы получить эту информацию вам нужна Profiler Heap . Это необходимый инструмент, и к счастью, судна GHC с хорошим.

Для получения дополнительной информации читать Polin Runciman документы.

Ваша реализация FIB2 использует мемузаризацию, но каждый раз, когда вы называете FIB2, он восстановил «целый» результат. Включите профилирование времени и размера GHCI:

Prelude> :set +s

Если оно выполняет мемузацию «между» вызовыми звонками, последующие вызовы будут быстрее и не использовать память. Вызовите FIB2 20000 дважды и убедитесь сами.

путем сравнения более идиоматической версии, в которой вы определяете точную математическую идентичность:

-- the infinite list of all fibs numbers.
fibs = 1 : 1 : zipWith (+) fibs (tail fibs)

memoFib n = fibs !! n

На самом деле используйте мемузацию, явную, как вы видите. Если вы запускаете MemOfib 20000 в два раза, вы увидите время и пространство, впервые принятое, то второй вызов мгновенный и не принимайте память. Нет волшебства и никакой неявной комментарии, как комментарий, мог наметить.

Теперь о вашем первоначальном вопросе: оптимизация и рассуждения о производительности в Haskell ...

Я бы не назвал себя экспертом в Haskell, я бы только использовал его в течение 3 лет, 2 из которых на моем рабочем месте, но Я должен был оптимизировать и понять, как несколько разумно рассуждать о его производительности.

Как упоминается, что в другом посте лень - ваш друг и может помочь вам получить производительность, однако вы должны контролировать то, что лениво оценивается и то, что строго оценивается.

Проверьте это сравнение Foldl VS Foldr

Foldl на самом деле хранит «Как» вычислить значение I.E. Лениво. В каком-то случае вы экономит время и пространство, ленивые, такие как «бесконечные» фонари. Бесконечные «Fibs» не генерируют все они, но знают, как. Когда вы знаете, вам понадобится ценность, которую вы могли бы просто получить его «строго». Говоря ... Вот где строгообразная аннотация полезна, чтобы вернуть вам контроль.

Я вспоминаю много раз читаю, что в Lisp вы должны «минимизировать» консицию.

Понимание того, что строго оценивается и как заставить его важно, но так понимают, насколько «мусорным» вы делаете с памятью. Помните, что Haskell неизменяется, это означает, что обновление «переменная» на самом деле создает копию с модификацией. Кресть с (:) значительно более эффективен, чем присоединение к (++), потому что (:) не копирует память против (++). Всякий раз, когда обновляется большой блок блока (даже для одного CHAR), весь блок должен быть скопирован для представления «обновленной» версии. То, как вы структурируете данные и обновление, могут оказать большое влияние на производительность. Profiler GHC - твой друг и поможет вам найти их. Конечно, сборщик мусора быстро, но не имеет ничего быстрее!