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概述在编程语言理论中,惰性求值(英语:Lazy Evaluation),又译为惰性计算、懒惰求值,也称为传需求调用(call-by-need),是一个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。它有两个相关而又有区别的含意,可以表示为“延迟求值”和“最小化求值”,除可以得到性能的提升外,惰性计算的最重要的好处是它可以构造一个无限的数据类型。 看到函数式语言里面的惰性求值,想自己用JavaScript写一个最简实现,加深对惰性求值了解。用了两种方法,都不到 80 行实现了基本的数组的惰性求值。 怎么实现惰性求值每次求值的时候并不是返回数值,而是返回一个包含计算参数的求值函数,每次到了要使用值得时候,才会进行计算。 当有多个惰性操作的时候,构成一个求值函数链,每次求值的时候,每个求值函数都向上一个求值函数求值,返回一个值。最后当计算函数终止的时候,返回一个终止值。 具体实现判断求值函数终止每次求值函数都会返回各种数据,所以得使用一个独一无二的值来作为判断流是否完成的标志。刚好 Symbol() 可以创建一个新的 symbol ,它的值与其它任何值皆不相等。 const over = Symbol(); const isOver = function (_over) { return _over === over; } 生成函数 rangerange 函数接受一个起始和终止参数,返回一个求值函数,运行求值函数返回一个值,终止的时候返回终止值。 const range = function (from, to) { let i = from; return function () { if (i < to) { i++ console.log('range\t', i); return i } return over; } } 转换函数 map接受一个求值函数和处理函数,获取求值函数 flow 中的数据,对数据进行处理,返回一个流。 const map = function (flow, transform) { return function () { const data = flow(); console.log('map\t', data); return isOver(data) ? data : transform(data); } } 过滤函数 filter接受一个求值函数,对求值函数 flow 中数据进行过滤,找到符合的数据并且返回。 const filter = function (flow, condition) { return function () { while(true) { const data = flow(); if (isOver(data)) { return data; } if(condition(data)) { console.log('filter\t', data); return data; } } } } 中断函数 stop接受一个求值函数,当达到某个条件时中断,可以用闭包函数加上 stop 函数接着实现一个 take 函数。 const stop = function (flow, condition) { let _stop = false; return function () { if (_stop) return over; const data = flow(); if (isOver(data)) { return data; } _stop = condition(data); return data; } } const take = function(flow, num) { let i = 0; return stop(flow, (data) => { return ++i >= num; }); } 收集函数 join因为返回的都是一个函数,最后得使用一个 join 函数来收集所有的值并且返回一个数组。 const join = function (flow) { const array = []; while(true) { const data = flow(); if (isOver(data)) { break; } array.push(data); } return array; } 测试:const nums = join(take(filter(map(range(0, 20), n => n * 10), n => n % 3 === 0), 2)); console.log(nums); 输出:
更优雅的实现上面使用 函数 + 闭包 实现了惰性求值,但是还是不够优雅,绝大部分代码都放到迭代和判断求值是否完成上面去了。其实 es6 中还有更好方法来实现惰性求值,就是使用 generator,generator 已经帮我们解决了迭代和判断流是否完成,我们就可以专注于逻辑,写出更简洁易懂结构清晰的代码。 const range = function* (from, to) { for(let i = from; i < to; i++) { console.log('range\t', i); yield i; } } const map = function* (flow, transform) { for(const data of flow) { console.log('map\t', data); yield(transform(data)); } } const filter = function* (flow, condition) { for(const data of flow) { console.log('filter\t', data); if (condition(data)) { yield data; } } } const stop = function*(flow, condition) { for(const data of flow) { yield data; if (condition(data)) { break; } } } const take = function (flow, number) { let count = 0; const _filter = function (data) { count ++ return count >= number; } return stop(flow, _filter); } 还得加上链式调用才算是完成了。 class _Lazy{ constructor() { this.iterator = null; } range(...args) { this.iterator = range(...args); return this; } map(...args) { this.iterator = map(this.iterator, ...args); return this; } filter(...args) { this.iterator = filter(this.iterator, ...args); return this; } take(...args) { this.iterator = take(this.iterator, ...args); return this; } [Symbol.iterator]() { return this.iterator; } } function lazy () { return new _Lazy(); } 最后再测试一下: const nums = lazy().range(0, 100).map(n => n * 10).filter(n => n % 3 === 0).take(2); for(let n of nums) { console.log('num:\t', n, '\n'); } 输出:
好了,大功告成。 总结这样我们就完成了一个最简的数组惰性求值的库,这里只是简单实现了惰性求值,要放到工程中还需要添加很多细节。因为代码不过 80 行,可以很清楚的了解惰性求值原理,还能加深对生成器的理解。 以上就是如何用JavaScript实现一个数组惰性求值库的详细内容,更多关于JavaScript实现数组惰性求值库的资料请关注极客世界其它相关文章! |
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