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SMLで遅延評価なデータ構造 - Qiita
これはML Advent Calendar 2017の20日目の記事です。 背景 愛知県にて名古屋PFDS読書会を開いています。... これはML Advent Calendar 2017の20日目の記事です。 背景 愛知県にて名古屋PFDS読書会を開いています。 PFDSでは正格評価と遅延評価を混合した戦略を取り、償却上限や最悪上限を計算・証明・さらには小さくする方法が議論されています。 この戦略はひじょうに強力で、例えば永続性を持つキューに対する操作(push/pop)を、定数最悪時間で実行できるようにします。 このPFDSに登場するコードはSMLで書かれています。 また、PFDSの付録には、Haskellで動作するコードが載っています。 おかげで、PFDSの読者はコードを読んだり、実際に動作を試しながら学習することができるようになっています。 よく知られているように、SMLは正格評価なプログラミング言語です。 PFDSではどうやって正格評価と遅延評価を混合した戦略をとっているのでしょうか。 実はPFDSでは、SML/