在文中，继使用bfile模块和并行算法来提高效率后，大伙们仍然在继续研究。dcaoyuan在 http://blogtrader.org/page/dcaoyuan/entry/learning_coding_binary_was_tim 里面公布了最新的进展，这个纯Erlang的方案能够在3秒内完成计算：

$ erlc -smp tbray5.erl
$ time erl +h 8192 -smp -noshell -run tbray5 start o1000k.ap -s erlang halt

real 0m2.972s
user 0m9.685s
sys 0m0.748s

诀窍是如下几个要点：
I. Don’t split a binary unless the split binaries are what you exactly want
II. Calculate the final offsets first, then split it when you’ve got the exactly offsets
III. Use “+h Size” option or [{min_heap_size, Size}] with spawn_opt
IV. Others
* Don’t forget to compile to native by adding “-compile([native]).” in your code.
* Maybe “+A Size” to set the number of threads in async thread pool also helps a bit when do IO.

代码可以在 http://blogtrader.net/page/dcaoyuan/resource/code/tbray5.erl 下载。

过了几天，http://www.erlang.org/pipermail/erlang-questions/2007-October/030273.html 中，pichi同学上传了他的更快更强的方案，含 chunk_reader.erl,nlt_reader.erl,file_map_reduce.erl和wf_pichi3.erl四个文件，代码量达到500+之巨。

紧接着(http://www.erlang.org/pipermail/erlang-questions/2007-October/030278.html)，
Anders改进了自己的代码(wfinder1_1 + wfbm4_ets1_1)，在 8-core 2.33GHz Intel Xeon Linux,2G RAM的机器上，取得了
real 0m0.567s
user 0m2.249s
sys 0m0.956s
的高性能。

10.30，http://www.tbray.org/ongoing/When/200x/2007/10/30/WF-Results 公布了结果，第一版代码中相对Ruby代码极差的性能，现在性能幅度已经提升得相当高了：

Name Language Elapsed User System LoC
wfinder1_1 Erlang 6.46 34.07 8.02 287
wf_pichi3 Erlang 8.28 51.98 9.38 545
tbray5 Erlang 20.74 3:51.33 8.00 76
wf_p Ruby 50.16 37.58 12.50 39

11.1 dcaoyuan在 http://blogtrader.org/page/dcaoyuan/entry/learning_coding_binary_was_tim 更新补充了 Boyer-Moore搜索算法，性能可以提高100%。

erlang的文件io，bluetail的bfile方案是很不错的选择，如果能尽快纳入OTP就太好了。