Question

我一直在学习Haskell，并且我制作了一些可用于Int或Float类型列表的统计函数。
以下是两个例子：

mean :: (Real a, Floating b) => [a] -> b
mean xs = realToFrac (sum xs) / genericLength xs

sumOfSquares :: (Real a, Floating b) => [a] -> b
sumOfSquares xs = [(mean xs - realToFrac x) ^^ 2 | x <- xs]

但是，我现在想知道是否可以通过不同地编写sumOfSquares来改善运行时。像这样：

sumOfSquares xs = [(m - realToFrac x) ^^ 2 | x <- xs] where m = mean xs

或者像这样：

sumOfSquares xs = [(m - realToFrac x) ^^ 2 | x <- xs, let m = mean xs]

我不知道Haskell如何在屏幕后面处理。在原始版本中，计算机是否为mean xs中的每个条目计算xs？我认为Haskell并不能在后台优化理解。我错了吗？

Answer 1

desugaring会产生不同的代码。您在这里考虑了三种实现方式。如果没有列表理解，我会展示他们每个人的样子。

-- With no let / where
sumOfSquares xs = [(mean xs - realToFrac x) ^^ 2 | x <- xs]
sumOfSquares xs = map (\x -> (mean xs - realToFrac x) ^^ 2) xs

-- With let inside the comprehension
sumOfSquares xs = [(m - realToFrac x) ^^ 2 | x <- xs, let m = mean xs]
sumOfSquares xs = map (\x -> let m = mean xs in (m - realToFrac x) ^^ 2) xs

-- With where outside the comprehension
sumOfSquares xs = [(m - realToFrac x) ^^ 2 | x <- xs] where m = mean xs
sumOfSquares xs = map (\x -> (m - realToFrac x) ^^ 2) xs where m = mean xs

所以前两个基本相同。如果您拥有世界上最简单的编译器（或者您关闭了优化），那么您将获得相当低效的代码，每次迭代都会重新计算平均值。第三个是通过将计算实际放在where块之外来完全避免这种情况。它并不保证每一步都不会重新计算该值（Haskell可以自由计算，但只要结果与惰性求值等效，它就会选择它），但它确实改进了如果你的编译器不是很聪明，那么几率。

然而，现实，GHC（和大多数其他编译器）将执行所谓的浮出优化。基本上，如果它看到let块可以移动到重复计算之外，则可以自由地这样做，因为没有可能的副作用会在这样做时发生变化。一般而言，GHC将采用表格

的表达方式

\x -> let y = something in f x y

并将它们转换为

let y = something in \x -> f x y

只要x在something内不显示为自由变量，就允许进行此优化，并且大多数编译器都非常聪明地执行此操作，因此您不必担心。

有一个excellent StackOverflow answer关于GHC执行的许多常见优化，这个答案部分受到启发。如果你想更多地了解Haskell的效率，我建议你查看一下。

Haskell中列表推导的效率

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