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如何用JavaScript实现一个数组惰性求值库

网络编程 2021-07-04 14:07www.168986.cn编程入门
这篇文章主要介绍了如何用JavaScript实现一个数组惰性求值库，对惰性求值感兴趣的同学，可以参考下

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。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 range

range 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 s

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 s 函数接着实现一个 take 函数。

const s = function (flow, condition) {
  let _s = false;
  return function () {
    if (_s) return over;
    const data = flow();
    if (isOver(data)) {
      return data;
    }
    _s = condition(data);
    return data;
  }
}

const take = function(flow, num) {
  let i = 0;
  return s(flow, (data) => {
    return ++i >= num;
  });
}

收集函数 join

因为返回的都是一个函数，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

range  1

map    1

range  2

map    2

range  3

map    3

filter     30

range  4

map    4

range  5

map    5

range  6

map    6

filter     60

更优雅的实现

上面使用 函数 + 闭包 实现了惰性求值，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 s = 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 s(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();
}

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

range  0

map    0

filter     0

num:   0

range  1

map    1

filter     10

range  2

map    2

filter     20

range  3

map    3

filter     30

num:   30

好了，大功告成。

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狼蚁SEO其它相关文章！

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