Question

我正在查看Rng来源，了解它们如何生成随机值列表。

他们定义了一个函数fill：

def fill(n: Int): Rng[List[A]] = sequence(List.fill(n)(this))

其中sequence只是从Traverse.sequence调用scalaz：

def sequence[T[_], A](x: T[Rng[A]])(implicit T: Traverse[T]): Rng[T[A]] =
  T.sequence(x)

换句话说，他们会创建一个临时列表List[Rang[A]]，然后应用sequence: List[Rng[A]] => Rng[List[A]]。我看它是如何工作的，但临时列表看起来对我来说是浪费内存。这绝对必要吗？可以改进吗？

Answer 1

这是一个稍微快一点的实现。我没有剖析，看看堆上是否有明显的影响。我做了一个粗略的计时测试，花了大约70％的时间Rng.fill用随机的Int填充1M项目列表。我没有试图找出这些与不同大小的列表如何缩放。见https://gist.github.com/drstevens/77db6bab6b1e995dac13

def fill[A](a: Rng[A], count: Int): Rng[List[A]] =
  Stream.from(0).take(count).traverseU(_ => a).map(_.toList)

有趣的是，在unsafePerformIO之前不会评估toList。

使用Rng库的随机值列表

1 个答案: