使用Lisp（或AutoLisp）关联列表性能有多好？

Question

我正在做一个使用长关联结构进行大量几何处理的AutoLisp项目 - 所以我很好奇关联列表强烈使用时序结果。 实施有多简单/复杂？它使用一些数据结构或正常的点对列表？ 这是b-tree的任何扩展还是什么？

Answer 1

SBCL在alist和基于身份的哈希表之间的最新x86硬件上的转折点，假设访问的均匀分布，大约是30-40个元素。

Answer 2

在Common Lisp和Emacs中，Lisp关联列表是链表，因此它们具有线性搜索时间。假设AutoLisp是相同的（如果不是，那么他们使用术语“关联列表”会产生误导），您可以假设所有操作在列表的长度上都是线性的。例如，一个包含100个元素的alist平均需要50次访问才能找到你所追求的东西。

Answer 3

当然，大多数Scheme实现（或者可能是规范中的？）都有哈希表，它们主要使用相同的API;但是它不透明，当你要求一个alist时，你得到一个对的列表，如果你想要一个哈希表，请求它。

说，重要的是要记住线性算法并不慢;他们'不可扩展'。对于少数元素，它们将胜过更复杂的“聪明”算法。只要有多大的'n'，取决于算法，以及具有大缓存但RAM缓慢的快速处理器，继续推动它。此外，重度优化编译器（如某些Lisp上的编译器）会生成非常紧线性代码。

Answer 4

我在大约10年内没有使用过AutoLisp，但我从未发现关联列表操作存在任何真正的性能问题。我编写的代码可以进行大量的关联列表操作。

在VBA或ObjectARX中工作可能会带来一些性能优势，但您可能需要运行一些比较测试以确定它是否真的更好。

Answer 5

我知道b-tree没有扩展名，但如果你使用Visual LISP，你可以使用ActiveX对象，从而访问大多数类型的数据库。