Haskell 学习笔记-08：矩阵乘法——难度不过如此

C 语言矩阵乘法伪代码如下：

mat matMul(mat x, mat y){
    mat result = new mat(x.rows, y.cols);
    for (int i = 0; i < x.rows; ++i){
        for (int j = 0; j < y.cols; ++j){
            result[i][j] = 0;
            for (int n = 0; n < x.cols; ++n){
                result[i][j] += x[i][n]*y[n][j]
            }
        }
    }
}

Haskell 代码如下：

matMul x y =
    let
        col m = [x|x:xs <- m]
        rights m = [xs|x:xs <- m,length(xs) > 0 ]
        rowMulMat r []  = []
        rowMulMat r m   = sum(zipWith (*) r (col m)):(rowMulMat r (rights m))
    in case x of
        [r]     -> [rowMulMat r y]
        (r:rs)  -> (rowMulMat r y):(matMul rs y)

运行一下看看效果：

>> matMul [[1,2],[3,4]] [[5,6],[7,8]]
[[19,22],[43,50]]

这几天学习，主观感受，C 语言好比以单个像素为粒度画图，游刃有余，自由度很高，但是工作量肯定很大；Haskell 用大刷子画图，有些任务，比如大面积的涂刷，看上去工作效率特高，但是有些任务，比如一些精细的绘图，就力不从心，费好大劲才能完成。这个例子中，Haskell 代码比 C 语言的要复杂，所以说 Haskell 是否好用，要看问题类型。今天看到一种说法，“Haskell 把一些困难的事情变简单了，同时也把一些简单的事情变复杂了。”，我觉得这种话说法非常贴切。

有人说函数式编程，bug比较少。我觉得根本原因在于，C 语言开发软件工作量大，但是，编程难度小，Haskell 语言代码量小，但是编程难度大。所以，采用函数数编程语言的程序员技术水平相对要高一些，代码质量相对 C、C++、Java、C# 领域的菜鸟们要高一些，这并不奇怪。

另外，矩阵这类数据量比较大的结构，计算过程中需要大量地复制数据，必然严重影响运行效率。不知道 Haskell 这类语言是否有合适的优化编译机制，以便提升运行效率？

函数式编程有一个明显优点，因为没有循环语句，所以不可能在一个函数体内编写很长的代码。这样每个函数的代码实现都会很简短。另外匿名函数，let、where 命令，允许定义局部私有函数。这样，函数运算的逻辑思路容易整理的比较清晰。当然前提条件是，函数、变量命名要确切，对函数式编程语言要非常熟悉。

Haskell 学习笔记-08：矩阵乘法——难度不过如此

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