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首先一些imports，

import Control.Applicative
import Data.Traversable as T
import Data.Foldable as F
import Data.Monoid

假设我有一个持有一对值的函子，

data Fret a = Fret a a deriving (Show)

instance Functor Fret where fmap f (Fret a b) = Fret (f a) (f b)

instance Applicative Fret where
    pure a = Fret a a
    Fret aa ab <*> Fret ba bb = Fret (aa ba) (ab bb)

instance Monoid a => Monoid (Fret a) where
    mempty = Fret mempty mempty
    a `mappend` b = mappend <$> a <*> b

我有一个很大的清单，

frets = replicate 10000000 (Fret 1 2)

我想计算一个，例如，一个平均值，

data Average a = Average !Int !a deriving (Read, Show)

instance Num a => Monoid (Average a) where
    mempty = Average 0 0
    Average n a `mappend` Average m b = Average (n+m) (a+b)

runAverage :: Fractional a => Average a -> a
runAverage (Average n a) = a / fromIntegral n

average = Average 1

以下是一些可能的实现，

average1 = runAverage <$> foldMap (fmap average) frets

average2 = pure (runAverage . mconcat) <*> T.sequenceA (map (pure (Average 1) <*>) frets)

不幸的是，所有这些都会导致堆栈溢出。

认为问题可能是过度懒惰Foldable.foldMap，我尝试实施更严格的变体，

foldMap' :: (F.Foldable f, Monoid m) => (a -> m) -> f a -> m
foldMap' f = F.foldl' (\m a->mappend m $! f a) mempty

average3 = runAverage <$> foldMap' (fmap average) frets

不幸的是，这也溢出了。

如何在不损害该方法的简洁结构的情况下实现这一目标？

更新

如果我将字段Fret设为严格，事情似乎会按预期工作。检查这是否适用于更大的应用程序。

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看起来foldMap太懒了，而且你的Fret数据类型肯定是，导致典型的foldl (+)类型空间泄漏，你积累了大量的 thunk 试图将你的输入列表减少到平均水平。它类似于list average 中的空间泄漏 tuples。

显然，你唯一循环中的累加器太懒了——你使用堆栈的唯一地方是foldMap

在此处输入图像描述

使用相同的解决方案 - 严格的对类型Frets和foldl'实现foldMap就足够了，它将在恒定空间中运行：

 foldMap' f = F.foldl' (\m -> mappend m . f) mempty

和

 data Fret a = Fret !a !a

在此处输入图像描述

于 2013-02-23T23:21:51.993 回答