我开始怀疑我的Haskell和函数编程的计划是否适用于我的下一个算法课程是否很好。
为了得到一些Haskell线，我开始尝试实现一些简单的算法。第一：稳定婚姻问题的Gale-Shapley。尚未进入monad，所有可变状态看起来令人生畏，所以我使用稳定匹配的表征作为半匹配点阵上映射的固定点。这很有趣，但它不再是Gale-Shapley而且复杂性并不好（格子中的那些链子显然可以很长很长时间了）。
接下来，我有平面中最近点对的算法，但我仍然坚持获得通常的O（n * log n）复杂度，因为我无法弄清楚如何获得类似于集合的数据结构O（1）检查会员资格。
所以我的问题是：一般可以实现大多数算法，例如。 Dijkstra，Ford-Fulkerson（Gale-Shapley！？）如果能更好地掌握Haskell和函数式编程，那么从程序实现中获得复杂性？
答案 0 :(得分：15)
一般来说，这可能无法回答。许多标准算法是围绕可变性设计的，并且在某些情况下存在翻译，而在其他情况下则不存在。有时存在具有相同性能特征的替代算法，有时您确实需要可变性。
如果您想了解如何在此设置中处理算法，那么一个好的起点是Chris Okasaki的书Purely Functional Data Structures。这本书是他论文的扩展版本，available online in PDF format。
如果你需要特定算法的帮助，例如O（1）成员资格检查（这实际上是误导性的 - 没有这样的东西，这样的数据结构通常有类似O（k）的东西，其中k是元素的大小存储）你最好把它作为一个特定的单一问题，而不是像这样的一般性问题。
答案 1 :(得分：3)
由于您在Haskell中拥有ST monad，因此您可以使用命令式语言的相同速度执行任何可变状态。在外面它可以有一个非monadic接口。 例如，见Launchbury和Peyton-Jones：“懒惰的功能状态线程” http://portal.acm.org/citation.cfm?id=178246
答案 2 :(得分：0)
Existence proof用于实现具有可变数据结构的算法。只需递归IO记录即可。在这种情况下，一个包含相关变量的游戏记录。