Кратко — по каждой задаче: что удобно в каждой парадигме, какие сильные и слабые стороны, с примерами подходов/языков.
1) Обработка потока событий (UI, сетевые события)
- Императивное:
- Преимущества: естественно — явное управление состоянием и побочными эффектами; хорошо в GUI/системах с пошаговой логикой (Java, C#, JavaScript с event loop). Пример: обработчики/колбэки, state machines.
- Ограничения: сложность при больших взаимодействиях (состояние разбросано), легко получить race condition; код тяжело тестировать и композиционно переиспользовать.
- Функциональное:
- Преимущества: реактивные/FRP-подходы (Rx, Elm, Haskell FRP) дают декларативное описание потоков; иммутабельность упрощает композицию и отладку; проще избегать состязаний при чистой обработке. Хорошо для конвейеров преобразований событий.
- Ограничения: взаимодействие с внешним миром (I/O, mutable GUI) требует обёрток (монaды, эффекты); концепции FRP имеют крутую кривую обучения.
- Логическое:
- Преимущества: можно выражать правила реакции на комбинации событий декларативно (правила вывода), удобно для сложных условий/паттернов событий.
- Ограничения: менее естественно для непрерывных потоков и управления побочными эффектами; производительность/латентность может страдать; не так хороши для низкоуровневой интеграции с UI.
2) Параллельные вычисления (численные расчёты, распределённые задачи)
- Императивное:
- Преимущества: контролируемые потоки/память, низкоуровневая оптимизация (потоки, mutex, CUDA, OpenMP). Подходит, когда нужен контроль над размещением данных и синхронизацией.
- Ограничения: сложность — дедлоки, гонки; масштабирование требует аккуратного дизайна.
- Функциональное:
- Преимущества: иммутабельность и отсутствие побочных эффектов облегчает распараллеливание — многие функции легко выполняются параллельно (map/reduce). Примеры: параллельный map в Haskell, Spark в Scala. Теоретически скорость при идеальном разделении ~ $O(n/p)$ по задачам.
- Ограничения: overhead неизбежен при копировании структур; не все алгоритмы тривиально трансформируются в чисто функциональные формы; нужен эффективный runtime для распределения.
- Логическое:
- Преимущества: естественная модель для распределённого поиска/поиска вариантов (параллельная проверка ветвей резолюции).
- Ограничения: большинство логических систем ориентированы на последовательное backtracking; эффективное распределение и управление ресурсами сложнее; менее эффективны для интенсивных численных расчётов.
3) Поиск в базах знаний (правила, дедукция, запросы)
- Императивное:
- Преимущества: гибкость реализовать специфичную логику поиска/индексации; можно оптимизировать под конкретные индексы и планы выполнения (SQL/пользовательский код).
- Ограничения: приходится вручную реализовывать механизмы дедукции/поиска; сложнее выразить логические правила декларативно.
- Функциональное:
- Преимущества: чистые функции и выражения запросов удобны для композиции запросов; удобны для потоковой трансформации результатов; интеграция с immutable индексами.
- Ограничения: не так естественно выражать неограниченный дедуктивный вывод и backtracking как в логическом стиле; часто требует дополнительных библиотек (Datalog-подобных).
- Логическое:
- Преимущества: естественный язык для выражения правил, логического вывода и поиска (Prolog, Datalog). Поддерживают унификацию, резолюцию, backtracking «из коробки» — идеально для экспертных систем, семантических сетей, дедуктивных баз знаний.
- Ограничения: производительность при больших фактах/правилах без индексации может быть низкой; контроль порядка вывода/эффективности иногда труднее (хотя существуют оптимизации — табулирование/индексация).
Короткое резюме (когда выбирать)
- Императивный: когда нужен низкоуровневый контроль, максимальная производительность и интеграция с системой/глобальным состоянием.
- Функциональный: когда важна параллелизация, композиция преобразований, надёжность и простота тестирования; хорош для потоковой обработки и распределённых вычислений.
- Логический: когда задача — выразить правила, дедукцию и сложный поиск в знаниях декларативно; отличный выбор для экспертных систем и запросов с неявными связями.
Если нужно — можно привести конкретные код-примеры (callback vs FRP vs Prolog-правило) для одной из задач.