JavaScript中的惰性数组介绍

什么是惰性数组，它为什么有用？

我们来重现一下你第一次面试软件工程师时的题目：写一个斐波纳契函数。我们明确了0和1的基本情况，然后递归生成剩下的：

let fib = n => {

小菜一碟。

这种解决方案有什么问题吗？还用说么 - 效率真的真的很低。要计算第n个斐波那契数字，我们要调用fib函数 2的n-1幂次！简直糟糕的要命，我们应该做的更好一点。

一种方法是记录fib的输出。就是说，由于fib是纯粹和幂等的，我们可以缓存其输出：

let memoize = fn => {

好多了！现在我们输入为n时，只需调用fib n - 1次。

我们还能怎么表达这种思想呢？

懒序列

在Scale中，你可以这样做（这得归功于Philipp Gabler):

def fib(n: Int): Stream[Int] = {

上面做的事情就是定义一个惰性的数据流（两个初始数字，加上一个能产生更多数字的函数），当调用fib（n）时，它返回第n个数字，或者如果还没有计算，就生成并返回它。另一种思考方式是用生成器和一个记录先前产生值的缓存，这样之后就可以通过值的索引进行访问。

惰性流是一个非常酷的抽象概念，对于计算开销昂贵的序列，或者是不可能计算所有索引的序列都有效（即：无限序列）。这在功能性语言中很受欢迎，特别是默认具有惰性求值的语言。比如在Haskell中就是这样做：

fibs :: [Integer]

同样的思维，但在Clojure就是这样：

(defn fib []

你大概明白了吧。

那在JavaScript中怎么用呢？

JavaScript中的惰性序列

通过lazy-arr，你可以像这样：

let fibs = lazy([0, 1])(_ => fibs[_ - 1] + fibs[_ - 2])

就这样！然后，您可以根据需要访问数组中的项，并根据需要进行计算：

fibs[10] // 55

第一行计算第10个斐波纳契数，并且由于我们递归地进行计算的定义（按照以前的斐波那契数），我们需要计算前9个斐波那契数，以此来计算第10个。所以当我们在第二行计算第七个斐波纳契数时，结果会立即返回，因为我们已经计算好了！

最重要的是，就用户关心的来说，fibs数组并不会做任何懈怠地、有状态地或递归地或其他类似的事情。它只是一个数组。那些麻烦的东西被lazy-arr封装好了，生成器就是一行代码。