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。
代码语言：javascript复制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?，然后等到真正要出数据时，再用最少的次数达到目的，岂不是更好。 惰性计算就是这么做的。 以下是实现的思路：
_(gems)拿到数据集，缓存起来- 遇到
filter方法，先记下来 - 遇到
take方法，先记下来 - 遇到
value方法，说明时机到了 - 把小本本拿出来，看下要求：要取出3个数，price<10
- 使用
filter方法里的判断方法priceLt对数据进行逐个裁决
[
{ name: 'Sunstone', price: 4 }, => priceLt裁决 => 符合要求，通过 => 拿到1个
{ name: 'Amethyst', price: 15 }, => priceLt裁决 => 不符合要求
{ name: 'Prehnite', price: 20}, => priceLt裁决 => 不符合要求
{ name: 'Sugilite', price: 7 }, => priceLt裁决 => 符合要求，通过 => 拿到2个
{ name: 'Diopside', price: 3 }, => priceLt裁决 => 符合要求，通过 => 拿到3个 => 够了，收工！
{ name: 'Feldspar', price: 13 },
{ name: 'Dioptase', price: 2 },
{ name: 'Sapphire', price: 20 }
]如上所示，一共只执行了5次，就把结果拿到。 执行的示例图如下：
1.3 小结
从上面的例子可以得到惰性计算的特点：
- 延迟计算，把要做的计算先缓存，不执行
- 数据管道，逐个数据通过“裁决”方法，在这个类似安检的过程中，进行过关的操作，最后只留下符合要求的数据
- 触发时机，方法缓存，那么就需要一个方法来触发执行。lodash就是使用
value方法，通知真正开始计算
二、惰性求值的实现
依据上述的特点，我将lodash的惰性求值实现进行抽离为以下几个部分：
2.1 实现延迟计算的缓存
实现_(gems)。我这里为了语义明确，采用lazy(gems)代替。
var MAX_ARRAY_LENGTH = 4294967295; // 最大的数组长度
// 缓存数据结构体
function LazyWrapper(value){
this.__wrapped__ = value;
this.__iteratees__ = [];
this.__takeCount__ = MAX_ARRAY_LENGTH;
}
// 惰性求值的入口
function lazy(value){
return new LazyWrapper(value);
}this.__wrapped__缓存数据this.__iteratees__缓存数据管道中进行“裁决”的方法this.__takeCount__记录需要拿的符合要求的数据集个数
这样，一个基本的结构就完成了。
2.2 实现filter方法
代码语言：javascript复制var LAZY_FILTER_FLAG = 1; // filter方法的标记
// 根据 筛选方法iteratee 筛选数据
function filter(iteratee){
this.__iteratees__.push({
'iteratee': iteratee,
'type': LAZY_FILTER_FLAG
});
return this;
}
// 绑定方法到原型链上
LazyWrapper.prototype.filter = filter;filter方法，将裁决方法iteratee缓存起来。这里有一个重要的点，就是需要记录iteratee的类型type。
因为在lodash中,还有map等筛选数据的方法，也是会传入一个裁决方法iteratee。由于filter方法和map方法筛选方式不同，所以要用type进行标记。
这里还有一个技巧：
(function(){
// 私有方法
function filter(iteratee){
/* code */
}
// 绑定方法到原型链上
LazyWrapper.prototype.filter = filter;
})();原型上的方法，先用普通的函数声明，然后再绑定到原型上。如果工具内部需要使用filter，则使用声明好的私有方法。
这样的好处是，外部如果改变LazyWrapper.prototype.filter，对工具内部，是没有任何影响的。
2.3 实现take方法
代码语言：javascript复制// 截取n个数据
function take(n){
this.__takeCount__ = n;
return this;
};
LazyWrapper.prototype.take = take;2.4 实现value方法
代码语言：javascript复制// 惰性求值
function lazyValue(){
var array = this.__wrapped__;
var length = array.length;
var resIndex = 0;
var takeCount = this.__takeCount__;
var iteratees = this.__iteratees__;
var iterLength = iteratees.length;
var index = -1;
var dir = 1;
var result = [];
// 标签语句
outer:
while(length-- && resIndex < takeCount){
// 外层循环待处理的数组
index = dir;
var iterIndex = -1;
var value = array[index];
while( iterIndex < iterLength){
// 内层循环处理链上的方法
var data = iteratees[iterIndex];
var iteratee = data.iteratee;
var type = data.type;
var computed = iteratee(value);
// 处理数据不符合要求的情况
if(!computed){
if(type == LAZY_FILTER_FLAG){
continue outer;
}else{
break outer;
}
}
}
// 经过内层循环，符合要求的数据
result[resIndex ] = value;
}
return result;
}
LazyWrapper.prototype.value = lazyValue;这里的一个重点就是：标签语句
代码语言：javascript复制
outer:
while(length-- && resIndex < takeCount){
// 外层循环待处理的数组
index = dir;
var iterIndex = -1;
var value = array[index];
while( iterIndex < iterLength){
// 内层循环处理链上的方法
var data = iteratees[iterIndex];
var iteratee = data.iteratee;
var type = data.type;
var computed = iteratee(value);
// 处理数据不符合要求的情况
if(!computed){
if(type == LAZY_FILTER_FLAG){
continue outer;
}else{
break outer;
}
}
}
// 经过内层循环，符合要求的数据
result[resIndex ] = value;
}当前方法的数据管道实现，其实就是内层的while循环。通过取出缓存在iteratees中的裁决方法取出，对当前数据value进行裁决。
如果裁决结果是不符合，也即为false。那么这个时候，就没必要用后续的裁决方法进行判断了。而是应该跳出当前循环。
而如果用break跳出内层循环后，外层循环中的result[resIndex ] = value;还是会被执行，这是我们不希望看到的。
应该一次性跳出内外两层循环，并且继续外层循环，才是正确的。
标签语句，刚好可以满足这个要求。
2.5 小检测
代码语言：javascript复制
var testArr = [1, 19, 30, 2, 12, 5, 28, 4];
lazy(testArr)
.filter(function(x){
console.log('check x=' x);
return x < 10
})
.take(2)
.value();
// 输出如下：
check x=1
check x=19
check x=30
check x=2
// 得到结果： [1, 2]2.6 小结
整个惰性求值的实现，重点还是在数据管道这块。以及，标签语句在这里的妙用。其实实现的方式，不只当前这种。但是，要点还是前面讲到的三个。掌握精髓，变通就很容易了。
结语
惰性求值，是我在阅读lodash源码中，发现的最大闪光点。
当初对惰性求值不甚理解，想看下javascript的实现，但网上也只找到上文提到的一篇文献。
那剩下的选择，就是对lodash进行剖离分析。也因为这，才有本文的诞生。
希望这篇文章能对你有所帮助。如果可以的话，给个star ?
最后，附上本文实现的简易版lazy.js完整源码：
https://github.com/wall-wxk/blogDemo/blob/master/lodash/lazy.js
