Một cuộc khám phá gần đây về các khái niệm mảng đã khơi dậy cuộc thảo luận trong cộng đồng về lý do tại sao các ngôn ngữ lập trình hiện đại vẫn tiếp tục gặp khó khăn trong việc triển khai mảng đa chiều thực sự, dù chúng có tầm quan trọng cơ bản trong tính toán khoa học và phân tích dữ liệu.
Cuộc trò chuyện tập trung vào khoảng cách giữa những gì các ngôn ngữ lập trình cung cấp ngày nay và những gì các nhà phát triển thực sự cần cho việc thao tác dữ liệu phức tạp. Trong khi các ngôn ngữ sơ khai như FORTRAN đã bao gồm mảng đa chiều từ đầu, nhiều ngôn ngữ đương đại đã thất bại trong việc cung cấp các khả năng tương tự.
Các Ngôn Ngữ Hiện Đại Bỏ Lỡ Mục Tiêu
Cộng đồng lập trình đã nêu bật một sự thiếu sót đáng kể trong thiết kế ngôn ngữ. Các ngôn ngữ như Go và Rust , dù có kiến trúc hiện đại và tập trung vào hiệu suất, lại thiếu hỗ trợ gốc cho mảng đa chiều thực sự. Thay vào đó, chúng dựa vào mảng-của-mảng, không đảm bảo rằng tất cả các mảng con đều có cùng độ dài - một yêu cầu quan trọng cho các phép toán và tính toán khoa học.
Hạn chế này trở nên đặc biệt có vấn đề khi các nhà phát triển cần thực hiện các phép toán như chuyển vị ma trận hoặc cắt lát theo các trục khác nhau. Cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ rằng các nỗ lực thêm những tính năng này thường bị sa lầy trong các chi tiết triển khai phức tạp, đặc biệt là xung quanh các phép toán cắt lát.
Mảng-của-mảng: Một cấu trúc dữ liệu trong đó mỗi phần tử của mảng bản thân nó là một mảng, nhưng các mảng bên trong có thể có độ dài khác nhau Cắt lát: Trích xuất một phần của mảng, chẳng hạn như lấy tất cả các phần tử từ vị trí 2 đến 5
Các ngôn ngữ hỗ trợ mảng đa chiều:
- FORTRAN : Mảng đa chiều tự nhiên (lịch sử)
- Pascal : Các kiểu chỉ mục tùy chỉnh và phạm vi
- Haskell : Lập chỉ mục mảng linh hoạt với các kiểu tùy chỉnh
- Julia : Phạm vi số nguyên tùy chỉnh cho chỉ mục mảng
- Ada : Bất kỳ phạm vi rời rạc nào (số nguyên, ký tự, enum)
Các ngôn ngữ thiếu mảng đa chiều thực sự:
- C/C++ : Chỉ có mảng-của-mảng
- Go : Không hỗ trợ mảng đa chiều tự nhiên
- Rust : Triển khai mảng-của-mảng
- Java : Mảng-của-mảng có độ dài biến đổi
Vấn Đề Đánh Đổi Hiệu Suất
Các thành viên cộng đồng chỉ ra rằng những thách thức vượt ra ngoài việc triển khai đơn giản. Các ngôn ngữ cấp thấp phải đối mặt với những đánh đổi nghiêm trọng khi cố gắng hỗ trợ mảng đa chiều một cách hiệu quả. Các yêu cầu về hiệu suất và độ phức tạp quản lý bộ nhớ khiến các nhà thiết kế ngôn ngữ khó có thể thống nhất về một phương pháp duy nhất hoạt động tốt cho tất cả các trường hợp sử dụng.
Các đánh đổi quá nghiêm trọng để mọi người có thể đồng ý với bất kỳ triển khai nào trong ngôn ngữ cấp thấp như Rust hoặc ngôn ngữ muốn ở cấp thấp như Go .
Điều này giải thích tại sao các tính năng có vẻ đơn giản về mặt toán học lại trở nên gây tranh cãi khi được chuyển đổi thành thiết kế ngôn ngữ lập trình thực tế.
Tính Linh Hoạt Chỉ Mục Vẫn Còn Hạn Chế
Một lĩnh vực khác mà các ngôn ngữ hiện đại còn thiếu sót là trong việc cho phép các sơ đồ lập chỉ mục linh hoạt. Hầu hết các ngôn ngữ lập trình buộc các nhà phát triển sử dụng số nguyên bắt đầu từ 0 hoặc 1, ngay cả khi miền vấn đề sẽ được hưởng lợi từ các phạm vi tùy chỉnh hoặc các kiểu liệt kê làm chỉ mục.
Cuộc thảo luận tiết lộ rằng chỉ một số ít ngôn ngữ, bao gồm Pascal và Haskell , cung cấp tính linh hoạt để định nghĩa mảng với các kiểu chỉ mục tùy chỉnh. Hạn chế này buộc các nhà phát triển sử dụng bản đồ băm kém hiệu quả hơn hoặc tính toán offset thủ công, để lại hiệu suất trên bàn.
Bản đồ băm: Các cấu trúc dữ liệu sử dụng hàm băm để ánh xạ khóa với giá trị, thường chậm hơn so với truy cập mảng trực tiếp
Biểu diễn các kiểu mảng:
- Mảng 1 chiều:
1..N -> ValueType - Mảng 2 chiều:
1..M -> 1..N -> ValueType - Mảng 3 chiều:
1..L -> 1..M -> 1..N -> ValueType - Bảng với dữ liệu không đồng nhất:
Row -> Col -> StructType - Mảng có chỉ mục tùy chỉnh:
CustomSet -> ValueType
Bối Cảnh Lịch Sử và Hướng Tương Lai
Cuộc trò chuyện cộng đồng cũng đề cập đến bối cảnh lịch sử thú vị, lưu ý cách ba thanh ghi chỉ mục của IBM 704 đã ảnh hưởng đến thiết kế mảng đa chiều của FORTRAN . Sự đồng tiến hóa phần cứng-phần mềm này tương phản rõ rệt với cách tiếp cận ngày nay, nơi các nhà thiết kế ngôn ngữ thường làm việc độc lập với khả năng phần cứng cơ bản.
Cuộc thảo luận gợi ý rằng trong khi các nền tảng toán học cho việc xử lý mảng tốt hơn được hiểu rõ, những thách thức thực tế của việc triển khai trong các môi trường lập trình hiện đại tiếp tục tạo ra rào cản. Cho đến khi các nhà thiết kế ngôn ngữ có thể giải quyết những đánh đổi này, các nhà phát triển sẽ tiếp tục làm việc xung quanh những hạn chế này bằng cách sử dụng các giải pháp kém tinh tế hơn.
Cuộc tranh luận đang diễn ra nêu bật cách các cấu trúc dữ liệu cơ bản có vẻ như đã được giải quyết từ góc độ lý thuyết có thể vẫn thách thức để triển khai hiệu quả trong thực tế, ảnh hưởng đến mọi thứ từ tính toán khoa học đến quy trình phân tích dữ liệu.
Tham khảo: 2000 words about arrays and tables