惰性求值—lodash源码解读

lodash源码中惰性求值原理与实现

最新推荐文章于 2025-03-06 17:47:48 发布

asdf8968

最新推荐文章于 2025-03-06 17:47:48 发布

阅读量520

点赞数

本文聚焦lodash源码，讲述其性能优异的关键算法——惰性求值。介绍了惰性求值概念，即参数按需计算，程序反向执行。通过对数据集筛选示例，对比一般做法和惰性求值做法，指出一般做法资源浪费问题，着重分析了惰性求值原理。

lodash受欢迎的一个原因，是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现，很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。本文将讲述lodash源码中，惰性求值的原理和实现。

一、惰性求值的原理分析

惰性求值（Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。惰性求值中的参数直到需要时才会进行计算。这种程序实际上是从末尾开始反向执行的。它会判断自己需要返回什么，并继续向后执行来确定要这样做需要哪些值。

以下是How to Speed Up Lo-Dash ×100? Introducing Lazy Evaluation.（如何提升Lo-Dash百倍算力？惰性计算的简介）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();
复制代码

程序的目的，是对数据集gems进行筛选，选出3个price小于10的数据。

1.1 一般的做法

如果抛开lodash这个工具库，让你用普通的方式实现var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3);那么，可以用以下方式：
_(gems)拿到数据集，缓存起来。
再执行filter方法，遍历gems数组（长度为10），取出符合条件的数据：

[
   { name: 'Sunstone', price: 4 },
   { name: 'Sugilite', price: 7  },
   { name: 'Diopside', price: 3 },
   { name: 'Dioptase', price: 2 }
]
复制代码

然后，执行take方法，提取前3个数据。

[
   { name: 'Sunstone', price: 4 },
   { name: 'Sugilite', price: 7  },
   { name: 'Diopside', price: 3 }
]
复制代码

总共遍历的次数为：10+3。执行的示例图如下：

普通计算

1.2 惰性求值做法

普通的做法存在一个问题：每个方法各做各的事，没有协调起来浪费了很多资源。
如果能先把要做的事，用小本本记下来