1. erlang严谨的,有严格的理论基础。但erlang同时也是务实的,他不是实验产品。这和我发布的winx库理念一样:务实。
  2. 一点都不喜欢防御式编程,所以看到erlang的fail fast理念,眼睛一亮。这几天实践下来,更是爱不释手。
  3. 也许你在乎erlang不能提供array的便利。但是想象一下,当我们有成千上万个单体(进程)在跑时,我们还会过分在意单体的速度吗?在计算机的power越来越强时,我更关注的是单体间如何协调,如何提供持续服务。 要想实现正真意义上的人工智能,我的观念,必须有无穷多个可以独立计算的单体(细胞),他们之间通过消息相互指令,而又保持独立。所以只有类似erlang这样的工作机制,才有可能实现"人工智能"。另外array在数据海量的情况下,弊端立即凸显。所有基于array的数据结构,如hash_map等,遭遇严重的性能瓶颈。所以,最好的数据结构,还是表处理。

关于array性能瓶颈的注解:

  1. 我在做电子表格的存盘时,因为用到了mfc的CMap(是一个HashMap),在大文件存盘时失去响应。使我头一次对HashMap的效率产生质疑。
  2. 去年这个时候,我在C#中,尝试了向一个Dictionary(是一个HashMap)加入1亿条整数,花了整整一天时间没有完成,最后Kill 进程告终。改用C++的std::map(红黑树),1小时搞定。后在C#改用OrderedDictionary(应该也是红黑树),2小时搞定(之所 以比C++慢,是C++的map::insert操作以inline提供的缘故)。

当然HashMap也并非真的一定会在海量数据时很慢。如果我们可以预测数据集的大小,HashMap肯定还是比红黑树快。但是问题就在这个前提。 我们可以准确预知未来吗?我们不能。所以HashMap要想获得好的性能,很累。但是如果我们采用树结构,我们获得的性能是稳定的,可以预测的。

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