如何用 JavaScript 實現一個陣列惰性求值庫

在程式語言理論中，惰性求值（英語：Lazy Evaluation），又譯為惰性計算、懶惰求值，也稱為傳需求呼叫（call-by-need），是一個計算機程式設計中的一個概念，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”，除可以得到效能的提升外，惰性計算的最重要的好處是它可以構造一個無限的資料型別。

看到函式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。用了兩種方法，都不到 80 行實現了基本的陣列的惰性求值。

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引數的求值函式，每次到了要使用值得時候，才會進行計算。

當有多個惰性操作的時候，構成一個求值函式鏈，每次求值的時候，每個求值函式都向上一個求值函式求值，返回一個值。最後當計算函式終止的時候，返回一個終止值。

具體實現

判斷求值函式終止

每次求值函式都會返回各種資料，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誌。剛好 Symbol() 可以建立一個新的 symbol ，它的值與其它任何值皆不相等。

const over = Symbol();

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

生成函式 range

range 函式接受一個起始和終止引數，返回一個求值函式，執行求值函式返回一個值，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;
  }
}

轉換函式 map

接受一個求值函式和處理函式，獲取求值函式 flow 中的資料，對資料進行處理，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);
  }
}

過濾函式 filter

接受一個求值函式，對求值函式 flow 中資料進行過濾，找到符合的資料並且返回。

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;
      }
    }
  }
}

中斷函式 stop

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

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;
  });
}

收集函式 join

因為返回的都是一個函式，最後得使用一個 join 函式來收集所有的值並且返回一個陣列。

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

  [ 30, 60 ]
*/

更優雅的實現

上面使用 函式 + 閉包 實現了惰性求值，但是還是不夠優雅，絕大部分程式碼都放到迭代和判斷求值是否完成上面去了。其實 es6 中還有更好方法來實現惰性求值，就是使用 generator，generator 已經幫我們解決了迭代和判斷流是否完成，我們就可以專注於邏輯，寫出更簡潔易懂結構清晰的程式碼。

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);
}

還得加上鍊式呼叫才算是完成了。

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
*/

好了，大功告成。

總結

這樣我們就完成了一個最簡的陣列惰性求值的庫，這裡只是簡單實現了惰性求值，要放到工程中還需要新增很多細節。因為程式碼不過 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。

最後這裡是 github 地址。