Arrays Haskell实时更新和查找性能

我正在编写一个游戏ai（aichallenge.org-Ants），它需要大量更新和引用数据结构。我尝试过数组和映射，但基本问题似乎是每次更新都会创建一个新值，这使得更新速度变慢。如果你移动的时间超过一秒钟，游戏就会启动你，因此应用程序被视为“硬实时”。是否可以在Haskell中获得可变数据结构的性能，或者我应该学习Python，或者用OCaml重写代码

我已经完全重写了蚂蚁的“入门包”。从阵列更改为映射，因为我的测试表明映射更新得更快

我在上运行了配置文件的Maps版本，这表明仅地图更新就占用了大约20%的时间

这里简单演示了阵列更新的速度有多慢

slow_array =
    let arr = listArray (0,9999) (repeat 0)
        upd i ar = ar // [(i,i)]
    in  foldr upd arr [0..9999]

现在评估慢_数组！9999几乎需要10秒！虽然一次应用所有更新会更快，但该示例模拟了实际问题，即每个回合都必须更新阵列，最好是在规划下一回合时每次选择移动时更新阵列

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感谢nponeccop和Tener对向量模块的参考。下面的代码相当于我的原始示例，但运行时间为0.06秒，而不是10秒

import qualified Data.Vector.Unboxed.Mutable as V

fast_vector :: IO (V.IOVector Int)
fast_vector = do
  vec <- V.new 10000
  V.set vec 0
  mapM_ (\i -> V.write vec i i) [0..9999]
  return vec

fv_read :: IO Int
fv_read  = do
  v <- fast_vector
  V.read v 9999

导入限定数据.Vector.unbox.Mutable作为V
快速向量：：IO（V.IOVector Int）
快速向量=do
向量V.写向量i[0..9999]
返回向量
fv_read:：IO Int
fv_read=do
首先，想一想你是否可以改进你的算法。还请注意，默认的
Ants.hs
不是最优的，您需要自己滚动

第二，你应该使用一个工具来找出性能问题所在，而不是依赖于挥手。即使使用函数数据结构，Haskell代码通常也比Python快得多（例如，您可以查看比较示例，速度是Python的10-30倍），因此可能会出错

哈斯克尔很好。有关
ST
，请参见
ST
（状态线程）和库中的可变数组。还可以看看包装。最后，您可以使用数据并行haskell、haskell mpi或加载所有可用的CPU内核，甚至在多台计算机上分配工作

您使用的是编译代码（例如
cabal build
或
ghc--make
）还是
runhaskell
或
ghci
？后者是字节码解释器，创建的代码比本机代码编译器慢得多。请参阅-这是构建应用程序的首选方法

还要确保已启用优化（
-O2
和）。请注意，
-O
与
-O2
可以产生不同的效果，并尝试不同的后端，包括新的LLVM后端（
-fllvm
）。
您基本上要求的是可变数据结构。除了标准库之外，我建议您查找以下内容：


向量：

也就是说，我不确定你是否需要它们。对于不同的数据结构也有简洁的算法。数据的快速替换。映射是此包中的哈希表：


无序集装箱：
一次更新一个元素的数组效率低得令人难以置信，因为每次更新都需要制作整个数组的副本。其他数据结构，如
Map
被实现为树，因此允许对数时间更新。但是，一般来说，一次更新一个元素的功能数据结构通常是次优的，因此您应该尝试后退一步，考虑如何一次实现整个结构的转换，而不是一次更新一个元素

例如，通过在一个步骤中执行所有更新，只需复制一次数组，就可以更高效地编写
slow_数组
示例

faster_array =
    let arr = listArray (0,9999) (repeat 0)
    in  arr // [(i,i) | i <- [0..9999]]

更快的数组=
设arr=listArray（09999）（重复0）
在arr//[（i，i）中|我知道代码是编译的，我已经运行过评测。除了更新数据结构需要30%+的时间外，没有任何启发。查看状态线程，谢谢。编辑问题以反映您使用了评测器，并提供wuth一些示例自包含代码，如果可能的话，速度很慢。我的答案是通用的，并且有一个well书面问题可能会吸引精通性能调整的人。“Haskell中有可能具有可变数据结构的性能吗？”答案是肯定的！Haskell可以做到！无序容器是带有哈希的不可变数据结构。（向量既有可变向量，也有不可变向量）Tener，您有这些“整洁”的参考资料吗算法？@GregO'Keefe-无序容器链接导致了一个非常好的持久化映射实现。否则，Chris Okasaki的论文和后续工作（）是一个很好的起点。另请参阅StackExchange上的这个问题：谢谢John，非常好的参考资料。我已经开始了解这些内容，尽管可能需要一些时间！