首先我是一个 Haskell 新手。 我读过这个： Immutable functional objects in highly mutable domain 我的问题几乎是一样的——如何有效地编写状态应该改变的算法。让我们以 Dijkstra 算法为例。将会找到新的路径并且应该更新距离。在传统语言中，这很简单，例如在 Haskell 中，我只能想到创建全新的距离，这将太慢且消耗内存。是否有类似设计模式的情况，应该实现具有可变数据结构的算法，并且速度和内存使用是主要关注点？
【问题讨论】：
标签： algorithm data-structures haskell functional-programming
当然，函数式语言可以通过多种方式解决这个问题。
不同的数据结构 - 许多数据结构可以以纯功能方式实现，具有与命令式版本相同的算法复杂性。这方面最著名的作品可能是 Chris Okasaki 的Purely Functional Data Structures，但也有许多其他资源。对于 Dijkstra 的算法，Martin Erwig 在functional graphs 上的工作是合适的。参见this question。
不同的算法 - 一些算法内置了可变性假设，快速排序就是一个例子。在这种情况下，可以使用更适合不变性的替代算法。
可变状态 - 每种功能语言都可以使用 State monad 对功能状态进行建模。大多数还提供其他形式的可变性，例如 Haskell 的 ST monad 和 IORef。
【讨论】：
ST Monad 允许您在内部使用可变状态，但呈现一个纯外部接口。
【讨论】：
创建新的不可变对象并不像您想象的那么昂贵，因为可能会发生大量的结构共享，因为编译器知道它们无法更改，因此可以安全地共享。也就是说，在 Haskell 中使用具有大量可变状态的高度命令式算法有点代码味道。
【讨论】：
在ML派生类（如OCaml、SML、F#）中，有“引用”，可以作为可变变量使用。
在 Haskell 中，这不是干净的处理。通常的“纯功能”样式根本没有涵盖状态。纯 FP 语言处理“永恒的真理”，因此不太适合处理“短暂的真理”（尽管可以，但绝对可以）。
但是，是的，有时我们需要可变状态。 ATS 等语言包含 linear 类型，用于处理破坏性更新和安全资源操作。
【讨论】：