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出于好奇，我在 Frege 中尝试了这段代码：

println (mydrop 30000000 [1..30000001])

不言而喻，3000 万个条目的序列有点傻，我会接受 OOME。我想看看惰性评估是否在这里有所作为。结果是，尽管我所有的 8 个内核都以 100% 的速度耗尽并一直呆在那里，直到我硬杀死了这个过程。

我是否达到了系统的上限？

我应该提到我使用了真实世界的 Haskell 练习中的 mydrop：

mydrop n xs = if n <= 0 || null xs
              then xs
              else mydrop (n-1) (tail xs)
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该问题现已被追踪，但事实证明，由于 JVM 中缺乏适当的尾调用，因此在所有情况下都无法避免。见这里的解释：https ://github.com/Frege/frege/issues/65

有趣的是，以下“等效”的 groovy 程序（我的第一个！）表现出有趣的行为：

println (new IntRange(0,30_000_000).drop(29).take(3))

这需要比

println (new IntRange(0,30_000_000).drop(29_999_990).take(3))

Frege 程序总是需要n+m步骤，其中 n 是丢弃物品的数量，m 是取出物品的数量，所以第一个几乎是立即的，但第二个需要 2 到 3 秒。奇怪的程序 OTOH 似乎实际上意识到了之后剩下的列表drop，然后再继续take。因此第一个版本较慢。

于 2014-02-11T22:07:19.850 回答
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我知道没有上限。REPL (try.frege-lang.org) 中的一个简短测试表明我可以达到

drop 16_000_000 [1..16_000_000]

仅在几秒钟后完成。由于这个程序是 O(n)，我估计 3000 万的最大执行时间可能是 30 秒，但是对于 32_000_000，我会在几秒钟后得到“服务不可用”，这通常暗示免费网络服务的某些限制已用尽.

此外，上述程序的内存使用量应该是恒定的，与数量无关。如果不是，我会认为这是一个错误。

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在 2 核 2.9GHz 办公 PC 上试用：效果非常好，耗时 5.7 秒。6400万需要10.5s

于 2013-09-30T10:01:24.803 回答