惰性求值——lodash源碼解讀

tianren124 發(fā)布于2019-08-26 12:15 / 3475人閱讀

摘要：本文將講述源碼中，惰性求值的原理和實現。惰性求值中的參數直到需要時才會進行計算。執(zhí)行的示例圖如下惰性求值做法普通的做法存在一個問題每個方法各做各的事，沒有協調起來浪費了很多資源。

前言

lodash受歡迎的一個原因，是其優(yōu)異的計算性能。而其性能能有這么突出的表現，很大部分就來源于其使用的算法——惰性求值。
本文將講述lodash源碼中，惰性求值的原理和實現。

一、惰性求值的原理分析

惰性求值（Lazy Evaluation），又譯為惰性計算、懶惰求值，也稱為傳需求調用（call-by-need），是計算機編程中的一個概念，它的目的是要最小化計算機要做的工作。
惰性求值中的參數直到需要時才會進行計算。這種程序實際上是從末尾開始反向執(zhí)行的。它會判斷自己需要返回什么，并繼續(xù)向后執(zhí)行來確定要這樣做需要哪些值。

以下是How to Speed Up Lo-Dash ×100? Introducing Lazy Evaluation.（如何提升Lo-Dash百倍算力？惰性計算的簡介）文中的示例，形象地展示惰性求值。

function priceLt(x) {
   return function(item) { return item.price < x; };
}
var gems = [
   { name: "Sunstone", price: 4 },
   { name: "Amethyst", price: 15 },
   { name: "Prehnite", price: 20},
   { name: "Sugilite", price: 7  },
   { name: "Diopside", price: 3 },
   { name: "Feldspar", price: 13 },
   { name: "Dioptase", price: 2 },
   { name: "Sapphire", price: 20 }
];
 
var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3).value();

程序的目的，是對數據集gems進行篩選，選出3個price小于10的數據。

1.1 一般的做法

如果拋開lodash這個工具庫，讓你用普通的方式實現var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3);那么，可以用以下方式：
_(gems)拿到數據集，緩存起來。
再執(zhí)行filter方法，遍歷gems數組（長度為10），取出符合條件的數據：

[
   { name: "Sunstone", price: 4 },
   { name: "Sugilite", price: 7  },
   { name: "Diopside", price: 3 },
   { name: "Dioptase", price: 2 }
]

然后，執(zhí)行take方法，提取前3個數據。

[
   { name: "Sunstone", price: 4 },
   { name: "Sugilite", price: 7  },
   { name: "Diopside", price: 3 }
]

總共遍歷的次數為：10+3。
執(zhí)行的示例圖如下：

1.2 惰性求值做法

普通的做法存在一個問題：每個方法各做各的事，沒有協調起來浪費了很多資源。
如果能先把要做的事，用小本本記下來

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