如何确保 Data.Vector 的摊销 O(n) 级联？

我有一个应用程序，在其中使用向量作为代码的一部分是有效的。然而，在计算过程中我需要跟踪一些元素。我听说你可以从 Data.Vectors 获得 O(n) 摊销串联（通过通常的数组增长技巧），但我认为我做得不对。假设我们有以下设置：

import Data.Vector((++),Vector)
import Prelude hiding ((++))
import Control.Monad.State.Strict

data App = S (Vector Int)

add :: Vector Int -> State App ()
add v1 = modify (\S v2 -> S (v2 ++ v1))

Does add在这种情况下，运行时间是摊销 O(n) 吗？如果没有，我该如何制作add这样做（我需要存储一个(forall s. MVector s Int)在该州？）。有没有更有效的实施方式add?

我也不太了解矢量库，所以我必须主要遵循一般原则。对它进行基准测试，运行一系列与您在应用程序中期望的类似的添加，并查看您获得的性能。如果它“足够好”，那就太好了，坚持使用简单的代码。如果没有，在存储之前(forall s. MVector s Int)在状态下（你不能直接，元组不能容纳所有类型，所以你需要包装它），尝试通过转换为可变向量来改进添加行为，并在冻结之前执行连接以获取又是一个不可变的向量，粗略地

add v1 = do
    S v2 <- get
    let v3 = runST $ do
                m1 <- unsafeThaw v2
                m2 <- unsafeGrow m1 (length v1)
                -- copy contents of v1 behind contents of v2
                unsafeFreeze m2
    put (S v3)

您可能需要在那里插入一些严格性。但是，如果 unsafeGrow 需要复制，则不能保证摊销 O(n) 行为。

您可以通过以下方式获得摊销 O(n) 行为

1. 也将已使用的槽数存储在状态中
2. 如果新向量适合末尾的自由空间，则解冻、复制、冻结而不增长
3. 如果它不适合可用空间，则至少增长 2 倍，这保证每个元素平均最多被复制两次