Haskell不规则数据序列管理与指定分辨率重采样实现方法

现有如下预定义的Haskell类型与辅助函数：

• 时间戳类型别名

type TimeStamp = Int

• 带时间戳的单点数据类型DataPoint，已派生Show、Eq实例，同时实现Foldable类型类：

data DataPoint a = DataPoint {index :: TimeStamp, value :: a} deriving (Show, Eq)

instance Foldable DataPoint where
  foldMap f (DataPoint _ y) = f y

• 时间序列类型Series，实现Foldable类型类时长度计算直接调用后续的size函数：

data Series a = Series [DataPoint a]

instance Foldable Series where
  foldMap f (Series xs) = foldMap (foldMap f) xs
  length = size

• 配套辅助函数：

-- 构造空时间序列
emptySeries :: Series a
emptySeries = Series []

-- 从(时间戳,值)的列表构造时间序列
timeSeries :: [(TimeStamp, a)] -> Series a
timeSeries xs = Series $ map (uncurry DataPoint) xs

-- 计算时间序列长度
size :: Series a -> Int
size (Series xs) = length xs

需要实现一个重采样函数，满足以下要求：

• 输入不规则时间数据集、目标分辨率，输出对应分辨率的timeSeries
• 每个分辨率对应的时间点，存储该时间点之前最新的有效值
• 最新数据放在序列最前端，提升访问效率
• 示例：输入不规则数据irrData = [(98,5), (96,4), (93,9)]，分辨率为1时，输出序列为[(98,5), (97,4), (96,4), (95,9), (94,9), (93,9)]

额外优化要求：

• 同一函数需支持将已有timeSeries重采样为其他分辨率
• 可正确处理任意顺序传入的输入数据，例如乱序输入[(98,5), (101,2), (93,4)]也能输出正确结果

注：当前给出的解决方案已可实现预期功能，后续会随迭代优化更新为最终版本，目前待优化点为代码精简，存在单行代码过长的问题。
当前代码如下：

resample :: Int -> [(Int, v)] -> [(Int, v)]
resample _ [] = []
resample _ [x] = [x]
resample r xs = foldr (\i acc -> (i, snd $ head (filter (\x -> (fst x) <= i) s)):acc) [] [(fst $ head s), (fst $ head s) - r .. (fst $ last s)]
  where
    s = sortBy (flip $ on compare fst) xs

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Reid Johnson