以更实用的方式（scalaz）使用 Scala 会导致性能/可维护性损失吗？

Question

我目前正在开发一个小项目（<10k loc），该项目主要是纯粹的，但依赖于主要基于迭代器的可变优化和一些用于重型计算的数据结构重用。

我想学习更多的函数式编程，并希望获得更多的类型安全性，例如将可变计算包装到状态转换器单子等中。为此，存在 scalaz 库。

问题一

当通过使用所有奇特的功能性东西来更大规模地抽象我的计算时，我是否会引入我无法摆脱的性能杀手？就像当我的计算深深地包裹在 Monad 中时一样？

问题二

考虑Scala 的有限类型推断是否可行？我目前正在与非常大的类型签名作斗争（也许是因为我不知道如何正确地摆脱它们）。我认为更加“实用”将会引入更多这样的样板代码。

免责声明

我并不是质疑函数式方法是好还是坏。向 Haskell 问这个问题是没有意义的。我质疑 Scala 这样做是否明智。

根据请求进行编辑：我的项目中的大型类型签名示例

（但这将是一个不同的问题）

以下代码描述了对类型参数化输入对象的迭代计算（DiscreteFactorGraph[VariableType, FactorType[VariableType]]）。您可以使用createInitialState构造一个计算对象，并使用advanceState对其进行计算，最后使用marginals从中提取一些信息。

我希望在计算过程中保留因子图对象的类型（及其参数类型），以便最终应用边际值生成正确类型的 DiscreteMarginals[VariableType]。我认为目前我只需保留计算类型内的变量类型（即 TState），因此不使用携带因子类型。但在不同的地方，我什至需要 DiscreteFactorGraph 的类型是可变的，因此我倾向于在未来的计算中需要更多的类型信息。

我经常摆弄这部分，希望有更好的解决方案。目前我有一个非常实用的方法，其中只有这三个函数。但我必须通过它们链接类型。或者，我可以将其定义为一个类，并使用所有这些类型参数化该类，这样我就不必为每个方法重复类型参数。

object FloodingBeliefPropagationStepper extends SteppingGraphInferer {
  def marginals[V <: DiscreteVariable, F <: DiscreteFactor[V]](state: FloodingBeliefPropagationStepper.TState[V,F]): DiscreteMarginals[V] =
    BeliefPropagation.marginals(state._1, state._2)

  def advanceState[V <: DiscreteVariable, F <: DiscreteFactor[V]](state: FloodingBeliefPropagationStepper.TState[V,F]): FloodingBeliefPropagationStepper.TState[V,F] = {
    val graph = state._1
    (graph,
      BeliefPropagation.computeFactorMessages(
      graph,
      BeliefPropagation.computeVariableMessages(graph, state._2, graph.variables),
      graph.factors))
  }

  def createInitialState[V <: DiscreteVariable, F <: DiscreteFactor[V]](graph: DiscreteFactorGraph[V, F],
                                                                        query: Set[V],
                                                                        random: Random): FloodingBeliefPropagationStepper.TState[V,F] = {
    (graph,
      BeliefPropagation.computeFactorMessages(
      graph,
      BeliefPropagation.createInitialVariableMessages(graph, random),
      graph.factors))
  }

  type TState[V <: DiscreteVariable, F <: DiscreteFactor[V]] = (DiscreteFactorGraph[V,F],Map[(F,V),DiscreteMessage])
}

Answer 1

关于问题一：

将计算包装到 monad、applicatives、functor 和其他函数式 vodoo 中将会产生一些开销。但将计算包装到过程、方法、对象中也是如此。

问题的核心是，计算量必须有多小，才能使环绕变得明显。在不了解项目的一些细节的情况下，没有人会告诉您这些事情。然而，由于 Scala 的混合性质，您不必一直使用 monad。很可能将类似 scalaz 的风格用于更高级别的计算组合，并在性能需要时使用本地包含的可变状态。

关于问题二：

由于我不知道您的类型签名的性质，scalaz 是否会通过泛化计算来帮助您，或者您是否必须围绕 Scala 对部分类型构造函数应用程序的有限支持进行键入。

如果您的类型签名失控，我建议您尝试在包对象中声明类型别名并使用它们。