Data structures 某些数据结构是否比其他数据结构更适合函数式编程？

在中，有一个标题为“没有数组或哈希表的生活”的部分，作者建议在函数式编程中优先使用列表和树，而在命令式程序中可以使用数组或哈希表

这是有意义的，因为在创建新列表或树时重用（不可变）列表或树的一部分比使用数组要容易得多

因此，我的问题是：

• 在函数式编程和命令式编程之间，数据结构的使用模式是否真的存在显著差异
• 如果是，这是一个问题吗
• 如果您确实需要某个应用程序的哈希表，该怎么办？你会简单地承担修改所产生的额外费用吗

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函数式程序倾向于更加强调递归。这反过来又建议使用递归算法和递归数据结构。列表和树都是递归结构（列表上的“下一个”链接是另一个列表，树节点的子节点都是树）

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如果你想在一个算法上花费额外的费用，你可能需要重新考虑。为什么哈希表（对于非递归算法是O（1））会产生额外的开销？与树或列表相比，使用它有什么好处？

是的，主要区别是数据的不可变性，其中可能包括代码（请参见高阶函数）。有关常用数据类型和用法的列表，请参见上的Wikipedia页面。这是否是一个问题取决于你如何看待它。如果函数式语言适合您正在处理的任务类型，那么它有许多优点。哈希表是一种关联数组，但它不是函数式语言中要使用的数组，因为在插入时必须进行重新灰化，而且没有数组时性能很差。相反，请尝试使用关联数组。

• 对。通常，元组、列表和部分求值函数是函数式编程语言中非常常见的数据结构。可变数据结构，如数组和（实）哈希表，使用较少，因为它们不适合Haskell。SML（也是功能性的，但不是惰性的）可以比Haskell更自然地使用数组，但列表仍然更常见，因为它们可以很好地映射到递归算法
• 我不知道怎么回答这个问题。谁的问题
• 存在关联数组（“哈希表”等价物）的实现，即使在不同的更新之后，它们也可以继续共享它们的大部分底层结构。我相信GHC的

  Data.Map

  ；此外，它还有许多惰性/功能友好的数据结构

这本书深入地介绍了您的问题，并包含了大量的理论和实现，主要是在ML中-附录中还包含Haskell实现，因此您应该能够进行一些额外的翻页。如果你真的对问题的彻底答案感兴趣的话，这是一本相当不错的书（尽管有些部分很难）。话虽如此，我认为伊弗米特给出了一个极好的简短回答

编辑：史蒂文·赫维格为这本书开始时的论文提供了一个参考。虽然我还没有读过，但唯一遗漏的（从目录中判断）是Haskell的实现。

Chris Okasaki的论文可以在网上免费获得。它涵盖了不可变持久数据表示的许多不同策略

至于真正需要一个哈希表，当你搜索二十个元素时，O（LG n）查找只比O（1）查找慢了一百万倍。

• 数据的使用模式真的有很大不同吗 功能与功能之间的结构 命令式编程

大的，巨大的，日夜不停的——主要是因为在函数式编程中不能容忍副作用

• 如果是，这是一个问题吗

问题在于，随着并行化变得越来越必要，命令式范例将无法保持效率-这些语言的唯一出路是消除副作用，但随后它们将成为破损的函数式语言-但是，既然有一些非常好的，工作函数语言。此外，函数语言的语义更易于控制，因此，功能程序可以被证明是正确的，而它们的C++同行却不能（无论如何，）。因此，许多正式的验证工具都基于函数式语言——例如，ACL2基于common lisp，Cryptol基于Haskell。由于形式验证是未来的潮流，函数式语言可以更好地与这些工具集成。简而言之，对C、C++和这样好的证据说再见！很久以前就应该有人给他们拿30块钱

• 如果您确实需要某个应用程序的哈希表，该怎么办？你…吗 把额外的费用吞下去 修改的费用

未来的潮流是：用 指定哈希表-使用的语言是cryptol。当你 完成并已证明您的程序可以运行您按下按钮并弹出 一个高效的版本，如果已经决定使用哈希表

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最好用的东西

是的，使用模式有很大的不同，但这不是问题。如果您想要一个哈希表，通常意味着您想要一个具有字符串键和快速访问的有限映射。Bentley和Sedgewick的是纯功能的，至少在某些情况下，它们的性能优于哈希表

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如上所述，Chris Okasaki关于纯功能数据结构的书非常好。

作为一个多年从事OO的人，最近正在构建一个需要大量速度（实时）的大型项目