Кратко: императивное программирование описывает «как» выполнить задачу (шаги, состояние, циклы, присваивания), декларативное — «что» получить (выражения, операции над коллекциями). На примере: взять коллекцию чисел, отфильтровать чётные и возвести в квадрат.
Пример (JavaScript)
- Императивно:
```js
const a = [1,2,3,4,5,6];
const out = [];
for (let i = 0; i < a.length; i++) {
if (a[i] % 2 === 0) out.push(a[i] * a[i]);
}
```
- Декларативно (читаемо и выразительно):
```js
const out = a.filter(x => x % 2 === 0).map(x => x * x);
```
Пример (Python)
- Императивно:
```py
a = [1,2,3,4,5,6]
out = []
for x in a:
if x % 2 == 0:
out.append(x*x)
```
- Декларативно (list comprehension / functional):
```py
out = [x*x for x in a if x % 2 == 0]
# или
out = list(map(lambda x: x*x, filter(lambda x: x%2==0, a)))
```
Читаемость
- Декларативный код обычно короче и выражает намерение («фильтруй, потом трансформируй»), легче воспринимается и поддерживается.
- Императивный даёт контроль над деталями (индексы, ранний выход, побочные эффекты), но чаще содержит шум (инициализация, инкременты), что ухудшает читаемость при простой трансформации данных.
Оптимизируемость
- С точки зрения асимптотики обе стратегии для одной проходной фильтрации/трансформации — $O(n)$.
- «Декларатив + иммутабельные/функциональные» цепочки часто создают промежуточные коллекции (память $O(n)$), если операции реализованы жадно: filter → промежуточный массив → map → итоговый массив.
- Однако оптимизации возможны: ленивые итераторы/стримы и фьюжн (fusion) уменьшают аллокации до одного прохода и памяти $O(1)$ доп. (помимо результата). JIT/компиляторы могут превращать цепочки в один цикл. Низкоуровневые библиотеки (NumPy, SIMD, C-реализация map/filter) дают большие константные выигрыши.
- Вывод: декларативный стиль даёт компилятору/рантайму больше шансов для автоматической оптимизации (fusion, векторизация), но нужно выбирать реализацию (жадная vs ленивaя).
Параллелизм
- Параллелизация проще и безопаснее, когда операции чистые (без побочных эффектов): декларативные функции (pure map/filter) легко распараллеливаются.
- Примеры: Java Streams — `.parallel()`; Rust iterator + Rayon; в JS можно вручную распараллелить работой с Web Workers; в Python для CPU-bound задач GIL мешает потокам — используют multiprocessing или векторные библиотеки (NumPy) для параллельной/векторной работы.
- Императивный код с мутируемым состоянием сложнее распараллеливать (надо синхронизировать), но даёт более тонкий контроль (например, разделение работы по блокам, уменьшение накладных расходов на синхронизацию).
Резюме / рекомендации
- Для трансформаций коллекций предпочитайте декларативный стиль (filter/map, list comprehensions): он более выразителен, облегчает оптимизацию и распараллеливание при чистых функциях.
- Если нужна максимум производительности и контроль над памятью/порядком/побочными эффектами — используйте императивный подход или специализированные библиотеки (векторизация, стримы), но код станет более хрупким и менее читаемым.
- Всегда учитывать реализацию: ленивые итераторы и библиотеки с fusion/векторизацией снимают главный недостаток декларативного подхода — лишние аллокации.