какие-то энергичные листы
Jun. 10th, 2012 04:54 pmПочему в F# и Nemerle списки, которые в коробке, являются энергичными, ведь с их помощью нельзя обрабатывать сколько-нибудь значительные объемы данных? В том же F# списки можно использовать только для написания симпатичных примерчиков вроде
но даже его, для реального использования необходимо переписывать через sequence. А sequence, в свою очередь, является простой оберткой на IEnumerable, для которого не определена определена операция Cons(head, tail), то есть в сопоставлении с образцом использовать нельзя, кроме как введением костылей вроде
которые безбожно тормозят, поскольку каждый Skip порождает новую цепочку вычислений, которую надо разворачивать с самого начала. То есть матчить sequence нельзя, а для повторного использования результатов вычислений его постоянно оборачивают в Seq.cache. А на все вопросы относительно такого поведения, так называемые гуру дают ответ, что надо просто использовать LazyList из FSharpPowerPack. Ленивый список ок, его можно матчить и семантически он аналогичен кешированному Seq, но для него не определены computation expression, хотя это совсем незначительный эстетический недостаток.
В Nemerle существует некоторый хаос. То есть стандартизированных ленивых списков нет, зато существует огромное колличество подпорок, в которых можно затеряться

Так же, у меня сложилось мнение, что немерлисты односвязанному ииммутабельному списку предпочитают родные дотнетовские List[T] и oh shi~ Array[T] с соответствующими императивными паттернами, даже специальная конструкция для выхода из множества вложенных циклов есть. То есть ЧИСТОТА не в почете.
Есть какие-то разумные объяснения подобной ситуации? Почему они встраивают энергичные списки в язык, если ими физически невозможно пользоваться?
PS: Забыл сказать, что идет июньский конкурс по функциональному программированию. Мое текущее решение на Nemerle отрабатывает за 42 секунды на нетбуке. Хочу попробовать переписать код с использованием ассинхронных вычислений, надеюсь побыстрее будет. Может кто-то хочет показать класс, решив задачу еще быстрее?
- let rec insertions x = function
- | [] -> [[x]]
- | (y :: ys) as l -> (x::l)::(List.map (fun x -> y::x) (insertions x ys))
- let rec permutations = function
- | [] -> [ [] ]
- | x :: xs -> List.concat ( List.map (insertions x) (permutations xs) )
но даже его, для реального использования необходимо переписывать через sequence. А sequence, в свою очередь, является простой оберткой на IEnumerable
- let (|SeqEmpty|SeqCons|) (xs: 'a seq) = //'
- if Seq.isEmpty xs then SeqEmpty
- else SeqCons(Seq.head xs, Seq.skip 1 xs)
которые безбожно тормозят, поскольку каждый Skip порождает новую цепочку вычислений, которую надо разворачивать с самого начала. То есть матчить sequence нельзя, а для повторного использования результатов вычислений его постоянно оборачивают в Seq.cache. А на все вопросы относительно такого поведения, так называемые гуру дают ответ, что надо просто использовать LazyList из FSharpPowerPack. Ленивый список ок, его можно матчить и семантически он аналогичен кешированному Seq, но для него не определены computation expression, хотя это совсем незначительный эстетический недостаток.
В Nemerle существует некоторый хаос. То есть стандартизированных ленивых списков нет, зато существует огромное колличество подпорок, в которых можно затеряться

Так же, у меня сложилось мнение, что немерлисты односвязанному ииммутабельному списку предпочитают родные дотнетовские List[T] и oh shi~ Array[T] с соответствующими императивными паттернами, даже специальная конструкция для выхода из множества вложенных циклов есть. То есть ЧИСТОТА не в почете.
Есть какие-то разумные объяснения подобной ситуации? Почему они встраивают энергичные списки в язык, если ими физически невозможно пользоваться?
PS: Забыл сказать, что идет июньский конкурс по функциональному программированию. Мое текущее решение на Nemerle отрабатывает за 42 секунды на нетбуке. Хочу попробовать переписать код с использованием ассинхронных вычислений, надеюсь побыстрее будет. Может кто-то хочет показать класс, решив задачу еще быстрее?