Unknown - haskell-notes

принять только атомарное выражение. Тогда мы могли бы подумать и сохранить его по старинке в

let-выражении:

-> letv =primitivePlus a b

in

I#v

Но это не правильное выражение в STG! Конструкция в правой части let-выражения должна быть объ-

ектом кучи, а у нас там простое выражение. Но было бы плохо добавить к нему THUNK, поскольку это

выражение содержит вызов примитивной функции на незапакованных значениях. Эта операция выпол-

няется очень быстро. Было бы плохо создавать для неё специальный объект на куче. Поэтому мы сразу

вычисляем это выражение в третьем case. Эта функция также будет встроенной, необходимо заменить

все вызовы на определение.

• Набейте руку в профилировании, пусть это станет привычкой. Вы долго писали большую программу и

теперь вы можете узнать много подробностей из её жизни, что происходит с ней во время вычисления

кода. Вернитесь к прошлой главе и попрофилируйте разные примеры. В конце главы мы рассматрива-

ли пример с поиском корней, там мы создавали большой список промежуточных результатов и в нём

искали решение. Я говорил, что такие алгоритмы очень эффективны при ленивой стратегии вычис-

лений, но так ли это? Будьте критичны, не верьте на слово, ведь теперь у вас есть инструменты для

проверки моих туманных гипотез.

• Откройте документацию к GHC. Пролистайте её. Проникнитесь уважением к разработчикам GHC. Най-

дите исходники GHC и почитайте их. Посмотрите на Haskell-код, написанный профессионалами. Вы-

берите функцию наугад и попытайтесь понять как она строит свой результат.

Упражнения | 179

• Откройте документацию вновь. Нас интересует глава Profiling. Найдите в разделе профилирование

кучи как выполняется retainer profiling. Это специальный тип профилирования направленный на по-

иск данных, которые удерживают в памяти другие данные (типичный сценарий для утечек памяти).

Разберитесь с этим типом профилирования (флаг hr).

• Постройте систему правил, которая выполняет слияние для списков List, определённых в примере для

прагмы RULES. Сравните показатели производительности с правилами и без (для этого скомпилируйте

дважды с флагом Oи без) на тестовом выражении:

main =print $sumL $

mapL (\x ->x -1000) $mapL ( +100) $mapL ( *2) $genL 0 1e6

Функция sumL находит сумму элементов в списке, функция genL генерирует список чисел с единичным

шагом от первого аргумента до второго.

Подсказка: вам нужно воспользоваться такими свойствами (не забудьте о фазах компиляции)

mapL f (mapL g xs)

= ...

foldrL cons nil (mapL f xs)

= ...

• Откройте исходный код Preludeи присмотритесь к различным прагмам. Попытайтесь понять почему

они там используются.

180 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

Глава 11

Ленивые чудеса

В прошлой главе мы узнали, что такое ленивые вычисления. В этой главе мы посмотрим чем они хо-

роши. С ними можно делать невозможные вещи. Обращаться к ещё не вычисленным значениям, работать с

бесконечными данными.

Мы пишем программу, чтобы решить какую-нибудь сложную задачу. Часто так бывает, что сложная задача

оказывается сложной до тех пор пока её не удаётся разбить на отдельные независимые подзадачи. Мы решаем

задачи по-меньше, потом собираем из них решения, из этих решений собираем другие решения и вот уже

готова программа. Но мы решаем задачу не на листочке, нам необходимо объяснить её компьютеру. И тот

язык, на котором мы пишем программу, оказывает сильное влияние на то как мы будем решать задачу. Мы не

можем разбить программу на независимые подзадачи, если в том языке на котором мы собираемся объяснять

задачу компьютеру нет средств для того, чтобы собрать эти решения вместе.

Об этом говорит Джон Хьюз (John Huges) в статье “Why functional programming matters”. Он приводит та-

кую метафору. Если мы делаем стул и у нас нет хорошего клея. Единственное что нам остаётся это вырезать

из дерева стул целиком. Это невероятно трудная задача. Гораздо проще сделать отдельные части и потом

собрать вместе. Функциональные языки программирования предоставляют два новых вида “клея”. Это функ-

ции высшего порядка и ленивые вычисления. В статье можно найти много примеров. Некоторые из них мы

рассмотрим в этой главе.

С функциями высших порядков мы уже знакомы, они позволяют склеивать небольшие решения. С их