Mat*_*čík 5 monads optimization performance haskell io-monad
我不太了解 Haskell 优化在内部是如何工作的,但我一直在使用过滤器,希望它们被优化为与 C++ 中的简单 if 等效的东西。例如
mapM_ print $ filter (\n -> n `mod` 2 == 0) [0..10]
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将编译成相当于
for (int i = 0; i < 10; i++)
if (i%2 == 0)
printf("%d\n", i);
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对于长列表(10 000 000 个元素),基本列表似乎是正确的,filter但如果我使用 monadic ,则存在巨大差异filterM。我为此速度测试编写了一段代码,很明显,filterM使用when.
import Data.Array.IO
import Control.Monad
import System.CPUTime
main :: IO ()
main = do
start <- getCPUTime
arr <- newArray (0, 100) 0 :: IO (IOUArray Int Int)
let
okSimple i =
i < 100
ok i = do
return $ i < 100
-- -- of course we don't need IO for a simple i < 100
-- -- but my goal is to ask for the contents of the array, e.g.
-- ok i = do
-- current <- readArray arr (i `mod` 101)
-- return$ i `mod` 37 > current `mod` 37
write :: Int -> IO ()
write i =
writeArray arr (i `mod` 101) i
writeIfOkSimple :: Int -> IO ()
writeIfOkSimple i =
when (okSimple i) $ write i
writeIfOk :: Int -> IO ()
writeIfOk i =
ok i >>= (\isOk -> when isOk $ write i)
-------------------------------------------------------------------
---- these four methods have approximately same execution time ----
---- (but the last one is executed on 250 times shorter list) ----
-------------------------------------------------------------------
-- mapM_ write$ filter okSimple [0..10000000*250] -- t = 20.694
-- mapM_ writeIfOkSimple [0..10000000*250] -- t = 20.698
-- mapM_ writeIfOk [0..10000000*250] -- t = 20.669
filterM ok [0..10000000] >>= mapM_ write -- t = 17.200
-- evaluate array
elems <- getElems arr
print $ sum elems
end <- getCPUTime
print $ fromIntegral (end - start) / (10^12)
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我的问题是:这两种方法(使用writeIfOk/使用filterM ok和write)不应该编译成相同的代码(迭代列表、询问条件、写入数据)吗?如果没有,我可以做些什么(重写代码、添加编译标志、使用内联编译指示或其他东西)使它们在计算上等效还是应该when在性能至关重要时始终使用?
把这个问题归结为本质,你问的是
f (filter g xs)
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和
f =<< filterM (pure . g) xs
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这基本上归结为懒惰。filter g xs根据需要逐步生成结果,只需走得xs足够远即可找到结果的下一个元素。filterM定义如下:
filterM _p [] = pure []
filterM p (x : xs)
= liftA2 (\q r -> if q then x : r else r)
(p x)
(filterM p xs)
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由于IO是一个“严格”的应用程序,因此在遍历整个列表之前,它根本不会产生任何p x结果,在内存中累积结果。