Data structures 引导集合以提高性能

Chris Okasaki在他的开创性著作中描述了数据结构自举技术。为了使用此技术改进数据结构中的局部性，已经做了哪些工作（如果有的话）

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例如，平衡二叉树通常用于创建纯函数集和字典，但由于改进了局部性，小数组的散列trie通常要快得多。

您可以尝试参考Haskell或Clojure folk的书，而不仅仅是CMU pdf:e

在这里有一个问题：

在这一区域还有Clojure：

在SE上有这样一个：

希望那里的东西能为搜索结果提供基础：-）

您可能必须使用学术或商务参考搜索引擎，并且您可能希望在conf上查看海报会话，因为这里的搜索并不明显，例如Mercury可以生成Erlang代码。。。因此，在一些处理延迟的硬件区域中，在函数式编程中搜索缓存和局部性以提高性能

加拿大国家研究委员会（NRC）正在进行一些工作。。。您可以尝试搜索他们的酒吧/通知/报告

但请注意：使用

大数据延迟位置NRC 2012

给出了与之相当不同的结果

bigdata功能延迟位置NSF 2012

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（接下来我会放弃2012年，尝试使用谷歌搜索工具date range选项查看最近的搜索结果）

以下是：这可能更适合？