私は大規模な構造を介して再帰的に小さな文字列（例：短い文字列または単純なケースクラス）を持つセットとマップを取ることを含むコードを書いています。少数の）オブジェクトをセットまたはマップに追加します。変更可能なセットとマップを使用すると、不変のものよりも大幅なスピードアップが得られるように見えますが、その違いを定量的に評価することができません。Scalaでは、ガベージコレクションに関して、不変で変更可能なセットとマップがどのように比較されますか？
不変なデータ構造を使用しているときにScalaのガーベッジコレクションが大幅に遅くなることは意味がありますか？変更可能なデータ構造を使用するとこれが解決されますか？
Scalaの不変なコレクションは驚くほど効率的です。主に、構造が変更されると、構造の多くが再利用されるためです。
しかし、変更をたくさん行うと、変更可能な構造がより適している可能性があります。実際にはScala Collection APIは内部的に多くの場所で何をしていますか？新しいものを構築するためには可変データ構造を使用し、最後の手順としては不変のものを作成して返します。
Scala変更可能なデータ構造は、メモリを事前に割り当てることによって、変更可能なデータ構造よりも効率が向上します。彼らはより多くの挿入に適しています（なぜ彼らは変更可能です）。関数の実装を見てみましょう+ =地図が延びデフォルト変更可能なコレクション、HashMapの、中：
https://github.com/scala/scala/blob/v2.9.2/src/library/scala/collection/mutable/HashMap.scala#L84
def += (kv: (A, B)): this.type = {
val e = findEntry(kv._1)
if (e == null) addEntry(new Entry(kv._1, kv._2))
else e.value = kv._2
this
}
HashMapのは、ハッシュテーブルを使用して変更可能な地図を実装し、
addEntryを定義しますhttps://github.com/scala/scala/blob/v2.9.2/src/library/scala/collection/mutable/HashTable.scala#L117
protected def addEntry(e: Entry) {
val h = index(elemHashCode(e.key))
e.next = table(h).asInstanceOf[Entry]
table(h) = e
tableSize = tableSize + 1
nnSizeMapAdd(h)
if (tableSize > threshold)
resize(2 * table.length)
}
コレクションのサイズがしきい値に達するたびに倍増しています。したがって、空の変更可能なデータ構造に一度に1つのエントリだけを繰り返し追加する場合は、log（n）回のサイズを変更する必要があります。私は、不変のデータ構造の実装を深く見ていませんでしたが、私はすべてのインサートにサイズを変更する必要があると仮定しています。したがって、あなたのパフォーマンスの格差。