Functional programming 函数式编程：不变的数据结构效率

我不明白FP编译器是如何使处理不可变数据结构的代码变得快速，而不是炸毁堆栈等

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例如，在树中插入操作，它必须在添加新节点之前复制整个树并返回复制的树，而命令式couterpart只需要添加指向新节点的指针。如果insert操作运行数百万次，它将占用大量内存，并且当树变大时，复制将越来越慢。FP编译器实际上是如何优化这一点的？

看一看。

您不必复制整个树来进行更改；您可以共享大部分结构。例如，请参阅Clojure中的图表或Rich Hickey在Clojure上的图表（请参阅关于散列尝试的讨论）。编译器不会对此进行真正的优化，您必须在编写代码时专门为其编程。优秀的纯功能数据结构（，）中解释了执行此操作的技术。

如果垃圾收集器正在执行其工作，则数据结构的旧副本将在不再使用时被回收。

我可以问一下，为什么要否决此答案吗？假设我想通过一些修改来移动相同的集合，并保持其功能，知道GC将收集那些不再使用的部分，这会不会有帮助？它不会以任何方式回答这个问题。Diagram博客链接已失效，如果你能找到另一个链接，请更新你的答案，谢谢！