惰性求值——lodash源码解读

前言

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();

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 }
]

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 }
]

总共遍历的次数为：10+3。
执行的示例图如下：

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