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我的朋友写了一个程序，它比较骰子面的随机排列，以找到分布最均匀的面——尤其是当面不仅仅是一个序列时。

我将他的程序翻译成haskell，因为我一直在寻找一个理由来谈论haskell 有多酷。然而，我对 haskell 不是很精通（我花了很长时间才写这个，并且经历了几次巨大的重构），所以我有两个问题。

  1. 他一直在优化他的版本，这不是很快，也不是线性扩展。我搞砸了一些尾递归还是某种更大的问题？
  2. 由此产生的代码实际上并不像我预期的那样优雅。我知道这不是一个讨论板，但是如果您对如何简化它有任何想法，我会全力以赴

这是最相关的代码：

-- _CENTERS :: [{ x :: Float, y :: Float, z :: Float}]
-- _VALUES :: [Num]

-- Basically just (repeat $ map rand [0.._SIDES]), but never using a seed twice
randstates from = (take _SIDES (infrand from)) : randstates newseed
    where   infrand seed = seed : infrand (shuffle seed)
            newseed      = (infrand from) !! (_SIDES + 1)

-- yates shuffle
yates _ (last:[]) = [last]
yates (rand:pass) (swap:order) = choice:yates pass rorder
        where   choice = order !! index
                index  = (randfrom rand) `mod` (length order)
                rorder = take (index) order ++ swap : drop (index + 1) order

arrangements seed = map arrange $ randstates seed
        where   arrange rands = yates rands [0.._SIDES - 2]

-- fns comparing arrangements --
arcLength i j = 1 / (1 + _WEIGHT * acos(dot3D / _VEC_LEN_SQUARED))
        where   dot3D    = apply x + apply y + apply z
                apply fn = (fn i) * (fn j)

matrix arr = map crosscmp arr
        where   crosscmp s1  = [ value s1 * (distance s1 s2) | s2  <- arr ]
                distance a b = arcLength (_CENTERS !! a) (_CENTERS !! b)
                value s      = fromInteger $ _VALUES !! s

variance arr = sum $ map perside (matrix arr)
        where   perside s = (sum s - mean) ^ 2
                mean      = (sum (concat $ matrix arr)) / (sides + 1)
                sides     = fromInteger $ toInteger _SIDES

maxDistr = maximumBy (\a b -> variance a `compare` variance b)

主要基本上只是

print $ maxDistr $ take _TRIALS $ arrangements seed
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正如评论所指出的，它不能像索引到列表中那样线性扩展O(index)。您需要迁移到数组结构才能开始看到改进。

于 2015-02-23T05:53:59.683 回答