Даны два фрагмента кода на разных языках: на Haskell — map (\x -> x*x) [1..n] и на C++ с вектором и ручным циклом. Сопоставьте эти фрагменты с точки зрения парадигм (функциональная vs императивная), ленивых вычислений, оптимизаций компилятора, потребления памяти и параллелизации
Даны два фрагмента кода на разных языках: на Haskell — map (\x -> x*x) [1..n] и на C++ с вектором и ручным циклом. Сопоставьте эти фрагменты с точки зрения парадигм (функциональная vs императивная), ленивых вычислений, оптимизаций компилятора, потребления памяти и параллелизации
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
1) Парадигмы
- Haskell: функциональная, декларативная, чистая (без побочных эффектов). Программа описывает «что» вычислять (преобразование списка).
- C++: императивная, командная, с явным управлением состоянием (вектор мутируется в цикле).
2) Ленивые вычисления
- Haskell: списки ленивы — [1..n][1..n][1..n] и результат `map` не вычисляются сразу, элементы генерируются при необходимости; это позволяет работать с потенциально бесконечными последовательностями и откладывать вычисления.
- C++: строгая оценка — цикл вычисляет все элементы немедленно и записывает их в память.
3) Оптимизации компилятора
- Haskell (GHC): возможна оптимизация через fusion (foldr/build, stream fusion), strictness analysis, специализация и worker-wrapper, что может устранить промежуточный список и сгенерировать эффективный цикл; однако ленивость может порождать дополнительные thunk'и и накладные расходы, если не устранена fusion или не применена строгость.
- C++ (clang/gcc/msvc): компилятор хорошо оптимизирует простой цикл — inlining, unrolling, auto-vectorization (SIMD), оптимизации памяти; STL-алгоритмы (`std::transform`) дают дополнитель месту для оптимизатора. В типичном случае C++ генерирует очень эффективный машинный код с низкой накладной стоимостью.
4) Потребление памяти
- Haskell: naïve реализация с ленивым списком требует Θ(n)\Theta(n)Θ(n) cons-элементов (каждый с указателями), плюс возможные thunk'и — худшая локальность кеша; если fusion срабатывает и вычисление полностью сопряжено, промежуточного списка может не быть и память уменьшится. Использование строгих/унбоксированных структур (`Data.Vector`, unboxed vectors) снижает расходы.
- C++: `std::vector` хранит элементы в одном непрерывном блочном буфере — лучшая кеш-локальность и меньшая память на элемент; потребление Θ(n)\Theta(n)Θ(n) для результата, но с меньшими накладными затратами на указатели.
5) Параллелизация
- Haskell: параллелизация возможна (par/pseq, Strategies, parallel, Repa/Accelerate/Vector), и чистота кода упрощает распараллеливание, но не происходит автоматически — нужно использовать библиотеки/примитивы. Эффективность зависит от устранения промежуточных структур и от выбранного представления данных (stream vs unboxed arrays).
- C++: простой цикл легко распараллеливается (OpenMP, std::execution::par + `std::transform`, TBB); компилятор может автопараллелить/автовекторизовать векторовые операции. Контроль за памятью и синхронизацией даёт предсказуемость производительности.
Короткие выводы / практические подсказки
- Для чистоты и легкости рассуждений — Haskell; для максимальной производительности «из коробки» и контроля над памятью — C++.
- В Haskell для скорости и низкого потребления памяти используйте строгие/унбоксированные векторы (`Data.Vector`/`vector`), включайте оптимизации GHC и проверяйте fusion. Тогда производительность может быть близка к эквиваленту на C++.
- Для простой параллелизации в C++ используйте `std::execution::par` или OpenMP; в Haskell — стратегии/параллельные библиотеки и убирайте промежуточные списки.