编程交流与学习--More Effective C++的学习-Item M17：考虑使用lazy evaluation（懒惰计算法）

 

从效率的观点来看，最佳的计算就是根本不计算.关键是要懒惰。lazy evaluation（懒惰计算法）。 eager evaluation（热情计算）.

l         引用计数

String s1 = "Hello";

String s2 = s1;                 / 调用string拷贝构造函数

    通常string拷贝构造函数让s2被s1初始化后，s1和s2都有自己的”Hello”拷贝。这种拷贝构造函数会引起较大的开销。然而这时的s2并不需要这个值的拷贝，因为s2没有被使用。

    lazy evaluation：除非你确实需要，不去为任何东西制作拷贝。我们应该是懒惰的，只要可能就共享使用其它值。

l         区别对待读取和写入

    继续讨论上面的reference-counting string对象。来看看使用lazy evaluation的第二种方法。考虑这样的代码：

String s = "Homer's Iliad";            // 假设是一个reference-counted string

cout << s[3];                         // 调用 operator[] 读取s[3]

s[3] = 'x';                           // 调用 operator[] 写入 s[3]

    我们应能够区别对待读调用和写调用，因为读取reference-counted string是很容易的，而写入这个string则需要在写入前对该string值制作一个新拷贝。通过使用lazy evaluation和条款M30中讲述的proxy class，我们可以推迟做出是读操作还是写操作的决定，直到我们能判断出正确的答案。

l         Lazy Fetching（懒惰提取）

    因为LargeObject对象实例很大，为这样的对象获取所有的数据，数据库的操作的开销将非常大，特别是如果从远程数据库中获取数据和通过网络发送数据时。而在这种情况下，不需要读去所有数据。当LargeObject对象被建立时，不从磁盘上读取所有的数据，这样懒惰法解决了这个问题。不过这时建立的仅是一个对象“壳”，当需要某个数据时，这个数据才被从数据库中取回。

l         Lazy Expression Evaluation(懒惰表达式计算)

Matrix<int> m1(1000, 1000);                   // 一个 1000 ＊ 1000 的矩阵

Matrix<int> m2(1000, 1000);                   // 同上

Matrix<int> m3 = m1 + m2;                     // m1＋m2

    lazy evaluation方法说这样做工作太多，所以还是不要去做。

cout << m3[4];                                // 打印m3的第四行

    很明显，我们不能再懒惰了，应该计算m3的第四行值。

    实际上lazy evaluation就存在于APL语言中。APL是在1960年代发展起来语言，能够进行基于矩阵的交互式的运算。那时侯运行它的计算机的运算能力还没有现在微波炉里的芯片高，APL表面上能够进行进行矩阵的加、乘，甚至能够快速地与大矩阵相除！它的技巧就是lazy evaluation。这个技巧通常是有效的，因为一般APL的用户加、乘或除以矩阵不是因为他们需要整个矩阵的值，而是仅仅需要其一小部分的值。APL使用lazy evaluation 来拖延它们的计算直到确切地知道需要矩阵哪一部分的结果，然后仅仅计算这一部分。