函数式编程设计：scalaz中的Memo案例答案

【问题标题】：Functional programming design: A case about Memo in scalaz函数式编程设计：scalaz中的Memo案例
【发布时间】：2017-01-17 22:57:13
【问题描述】：

我已经使用 scalaz 的 Memo 有一段时间了，但是，我觉得我无法继续使用 pure。：

def compute(a: Int, b: Int): Int = {a+b} //an expensive computation
val cache = Memo.immutableHashMapMemo[(Int, Int), Int]{
  case ((a,b)) => compute(a,b)
}

现在，我有 s1 和 s2 类型为 Set[(Int, Int)]。例如，s1 = Set((1,1), (1,2)) 和 s2 = Set((1,2), (1,3))。每个列表都必须并行运行：

def computePar(s: Set[(Int, Int)]): Set[Int] = //using compute() in parallel

所以问题是每次我只能从输入列表中获取结果列表。虽然我的Memo 仍然应该是Map[(Int, Int), Int]，因为您可以将s1 中的compute(1,2) 重复用于s2 中的第一个元素。使用可变映射应该可以解决问题。我只是想知道是否有FP解决方案。我觉得它可能与Kleisli 或类似的有关。

【问题讨论】：

标签： functional-programming scalaz

【解决方案1】：

您的问题可能与此类似：Pimping scalaz Memo

我认为您会在那里找到问题的解决方案，但我对 TrieMap（链接问题中提出的结构）还有更多话要说。它可以随线程数很好地扩展（水平扩展非常好），但它具有相当大的恒定操作成本。

【讨论】：