Haskell:
Використання асоціативних масивів

Як це зробити:

Haskell не має асоціативних масивів “з коробки” так само, як деякі інші мови, але він пропонує потужну стандартну бібліотеку під назвою Data.Map для роботи з парами ключ-значення. Давайте згортати рукави та дізнаємось, як їх використовувати!

Спочатку переконайтеся, що ви її імпортували:

import qualified Data.Map as Map

Створення мапи просте. Створимо одну з деякими мовами програмування і їхніми парадигмами:

let languages = Map.fromList [("Haskell", "Функціональна"), ("Python", "Імперативна"), ("Prolog", "Логічна")]

А як щодо отримання парадигми Haskell?

Map.lookup "Haskell" languages
-- вивід: Just "Функціональна"

Додавання нової мови просто:

let languagesUpdated = Map.insert "Rust" "Системна" languages

А якщо ми хочемо перелічити всі мови? Використовуйте Map.keys:

Map.keys languagesUpdated
-- вивід: ["Haskell","Python","Prolog","Rust"]

Щоб перелічити парадигми, використовуйте Map.elems:

Map.elems languagesUpdated
-- вивід: ["Функціональна","Імперативна","Логічна","Системна"]

Ці базові операції повинні покрити більшість випадків використання, але в Data.Map є багато чого ще для вивчення!

Поглиблене вивчення

Модуль Data.Map в стандартній бібліотеці Haskell побудований на основі збалансованих бінарних дерев, зокрема, дерев AVL. Цей вибір гарантує, що більшість операцій над мапою, таких як вставка, видалення і пошук, можуть бути виконані за час O(log n), де n - кількість елементів у мапі. Це ефективний вибір для багатьох випадків використання, хоча і не найшвидший для всіх сценаріїв.

Існує також історична тонкість: до того, як Data.Map став основним варіантом, програмісти Haskell часто використовували списки пар для імітації асоціативних масивів. Однак, операції над такими структурами є O(n) для пошуку, що робить Data.Map значним поліпшенням з точки зору продуктивності.

Тепер, незважаючи на ефективність і корисність Data.Map, це не завжди найкращий інструмент для кожного завдання. Для завдань, чутливих до производительності, де навіть часи пошуку O(log n) є занадто повільними, або де ключі завжди є цілочисельними значеннями, масиви або хеш-таблиці (через Data.HashMap) можуть запропонувати кращу продуктивність з часом доступу O(1).

Екосистема Haskell дозволяє використовувати різноманітні структури даних для забезпечення різних потреб, і Data.Map є відмінним вибором загального призначення для асоціативних масивів, гармонійно поєднуючи простоту використання, гнучкість і продуктивність.