मैं कुछ उदारतापूर्वक प्रश्न की व्याख्या करूंगा। ओकासाकी-शैली डेटा संरचनाओं के लिए, संस्मरण अंतर्निहित उत्परिवर्तन का एक रूप है जिसका रनिंग टाइम पर साइड इफेक्ट होता है। इस प्रकार मैं प्रश्न को विशुद्ध रूप से कार्यात्मक कार्यान्वयन के साथ डेटा संरचनाओं के बजाय सख्त अर्थों में लगातार डेटा संरचनाओं की चिंता करने के लिए ले जाऊंगा, जो कि पूर्व का सबसेट हैं। कड़ाई से मेरा मतलब है कि आपको दंड के बिना डेटा संरचना के पुराने संस्करणों तक पहुंचने में सक्षम होना चाहिए, संस्करणों का पेड़ मनमाने ढंग से शाखा कर सकता है, आदि।
उस संदर्भ में, मैं एक निरंतर खुली समस्या के बारे में विचार करता हूं। कॉनकॉन-फिलिअट्रे पेपर है जिसका उल्लेख दूसरे धागे में किया गया था। एक टिप्पणीकार ने पहले से ही अपने तथाकथित निरंतर सरणी के साथ एक मुद्दा लाया: यह वास्तव में केवल अर्ध-स्थायी है। लेकिन मान लीजिए कि आप इसे हैश ट्राई या कुछ अन्य सही मायने में लगातार सरणी के साथ प्रतिस्थापित करते हैं जो सबसे खराब (और यकीनन औसत) मामले में बेहतर व्यवहार करता है लेकिन सबसे अच्छे मामले में बदतर है। यह अभी भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा खुला छोड़ देता है:
कागज Coq में शुद्धता का एक औपचारिक प्रमाण देता है। लेकिन वे औपचारिक रूप से या अनौपचारिक रूप से परिशोधित जटिलता को संबोधित करने में विफल रहते हैं। यह मेरे लिए बहुत स्पष्ट नहीं है कि जटिल पीछे के दृश्यों के उत्परिवर्तन से सभी मामलों में अपेक्षित परिशोधन जटिलता हो जाती है। जब मैंने आखिरी बार इसके बारे में सोचा था, तो मुझे लगा कि अगर मैंने इसमें प्रयास किया तो मैं कुछ जवाबी कार्रवाई कर सकता हूं। यहां तक कि अगर मैं उस आखिरी भाग के बारे में गलत हूं, तो एक उचित विश्लेषण की कमी एक प्रमुख अंतर है; यह स्पष्ट है कि ट्रोजन के यूनिअन-फ़िनड के शास्त्रीय परिशोधन विश्लेषण सीधे हस्तांतरण नहीं करता है।