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。最后当计算函数终止的时候，返回一个终止值。
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 stop
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 stop 函数接着实现一个 take 函数。
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; }); }收集函数 join
因为返回的都是一个函数，最后得使用一个 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 [ 30, 60 ] */更优雅的实现上面使用 函数 + 闭包 实现了惰性求值，但是还是不够优雅，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 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); }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(); }最后再测试一下：
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。
总结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。
