如何用JavaScript實現一個數組惰性求值庫

概述

在編程語言理論中,惰性求值(英語:Lazy Evaluation),又譯為惰性計算、懶惰求值,也稱為傳需求調用(call-by-need),是一個計算機編程中的一個概念,它的目的是要最小化計算機要做的工作。它有兩個相關而又有區別的含意,可以表示為“延遲求值”和“最小化求值”,除可以得到性能的提升外,惰性計算的最重要的好處是它可以構造一個無限的數據類型。

看到函數式語言裡面的惰性求值,想自己用JavaScript寫一個最簡實現,加深對惰性求值瞭解。用瞭兩種方法,都不到 80 行實現瞭基本的數組的惰性求值。

怎麼實現

惰性求值每次求值的時候並不是返回數值,而是返回一個包含計算參數的求值函數,每次到瞭要使用值得時候,才會進行計算。

當有多個惰性操作的時候,構成一個求值函數鏈,每次求值的時候,每個求值函數都向上一個求值函數求值,返回一個值。最後當計算函數終止的時候,返回一個終止值。

具體實現

判斷求值函數終止

每次求值函數都會返回各種數據,所以得使用一個獨一無二的值來作為判斷流是否完成的標志。剛好 Symbol() 可以創建一個新的 symbol ,它的值與其它任何值皆不相等。

const over = Symbol();

const isOver = function (_over) {
  return _over === over;
}

生成函數 range

range 函數接受一個起始和終止參數,返回一個求值函數,運行求值函數返回一個值,終止的時候返回終止值。

const range = function (from, to) {
  let i = from;
  return function () {
    if (i < to) {
      i++
      console.log('range\t', i);
      return i
    }
    return over;
  }
}

轉換函數 map

接受一個求值函數和處理函數,獲取求值函數 flow 中的數據,對數據進行處理,返回一個流。

const map = function (flow, transform) {
  return function () {
    const data = flow();
    console.log('map\t', data);
    return isOver(data) ? data : transform(data);
  }
}

過濾函數 filter

接受一個求值函數,對求值函數 flow 中數據進行過濾,找到符合的數據並且返回。

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;
      }
    }
  }
}

中斷函數 stop

接受一個求值函數,當達到某個條件時中斷,可以用閉包函數加上 stop 函數接著實現一個 take 函數。

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;
  });
}

收集函數 join

因為返回的都是一個函數,最後得使用一個 join 函數來收集所有的值並且返回一個數組。

const join = function (flow) {
  const array = [];
  while(true) {
    const data = flow();
    if (isOver(data)) {
      break;
    }
    array.push(data);
  }
  return array;
}

測試:

const nums = join(take(filter(map(range(0, 20), n => n * 10), n => n % 3 === 0), 2));
console.log(nums);

輸出:

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

更優雅的實現

上面使用 函數 + 閉包 實現瞭惰性求值,但是還是不夠優雅,絕大部分代碼都放到迭代和判斷求值是否完成上面去瞭。其實 es6 中還有更好方法來實現惰性求值,就是使用 generator,generator 已經幫我們解決瞭迭代和判斷流是否完成,我們就可以專註於邏輯,寫出更簡潔易懂結構清晰的代碼。

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);
}

還得加上鏈式調用才算是完成瞭。

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();
}

最後再測試一下:

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');
}

輸出:

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

好瞭,大功告成。

總結

這樣我們就完成瞭一個最簡的數組惰性求值的庫,這裡隻是簡單實現瞭惰性求值,要放到工程中還需要添加很多細節。因為代碼不過 80 行,可以很清楚的瞭解惰性求值原理,還能加深對生成器的理解。

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