目錄
lazy ideas：singleton
proxy：
Short-circuit evaluation：
generator：
函數(shù)式編程語(yǔ)言中的應(yīng)用：

cache：
Dirty Flag：
CopyOnWrite：
web開(kāi)發(fā)中的惰性加載與惰性預(yù)加載：

總結(jié)：

正文
　　lazy形容詞，懶惰的，毫無(wú)疑問(wèn)是一個(gè)貶義詞。但是，對(duì)于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，lazy卻是非常重要的優(yōu)化思想：把任務(wù)推遲到必須的時(shí)刻，好處是避免重復(fù)計(jì)算，甚至不計(jì)算。本文的目的是拋磚引玉，總結(jié)一些編程中的lazy idea，以期有一些啟發(fā)。google “l(fā)azy”這個(gè)單詞，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域高頻出現(xiàn)三個(gè)詞：lazy loading（惰性加載）、lazy initializing（惰性初始化）、lazy evaluation（惰性求值），本文并不刻意區(qū)分，因?yàn)椴还苁莑oading、initializing還是evaluation都需要耗費(fèi)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算資源，而且，loading（initializing）也是某種意義上的evaluation。

lazy ideas：
回到頂部
　　在GOF的設(shè)計(jì)模式中，并沒(méi)有一個(gè)叫“l(fā)azy loading”之類的設(shè)計(jì)模式，但是其思想貫穿在很多設(shè)計(jì)模式中。其中比較明顯的就是singleton和proxy模式。
singleton
　　單例模式的實(shí)現(xiàn)一般都有兩種方式，要么在調(diào)用之前就創(chuàng)建好單例對(duì)象（eager way），要么在第一次調(diào)用的時(shí)候生成單例對(duì)象（lazy way)，兩者對(duì)象的代碼大致是這樣的：

PS：在python中，這樣使用單例模式不是很pythonic，更好的辦法可見(jiàn)在stackoverflow上的這篇文章《creating-a-singleton-in-python》。另外在多線程環(huán)境下，要實(shí)現(xiàn)線程安全的單例還是很復(fù)雜的，具體討論可參見(jiàn)iteye上的分析。

proxy：
　　代理模式屬于責(zé)任型模式， 使得一個(gè)對(duì)象代表另一個(gè)對(duì)象進(jìn)行各種操作，常用場(chǎng)景包括remote proxy（遠(yuǎn)程代理），如RMI， RPC

virtual proxy（虛代理），根據(jù)需要?jiǎng)?chuàng)建開(kāi)銷很大的對(duì)象，如文檔中圖片的加載

（保護(hù)代理）：控制對(duì)原始對(duì)象的訪問(wèn)， 如智能指針

其中 viatual proxy是使用lazy loading很好的例子

Short-circuit evaluation：
　　短路求值在絕大多數(shù)編程語(yǔ)言都有實(shí)現(xiàn)，比較常見(jiàn)的語(yǔ)法如下：
　　　　x and y(x && y)
　　　　x or y(x || y)
　　　　x if bool else y(bool？ x : y )
　　短路求值基本上都是數(shù)學(xué)邏輯的體現(xiàn)，如果第一個(gè)參數(shù)已經(jīng)能推導(dǎo)出這個(gè)表達(dá)式的意義，那么后面的參數(shù)是無(wú)需計(jì)算的。短路求值非常有用，不僅能避免無(wú)用的計(jì)算，對(duì)于邏輯判斷也非常有用。比如在python中，判斷一個(gè)對(duì)象的is_ok屬性為True，我們一般這么寫
　　if(obj.is_ok)
　　如果obj被賦值成了None，那么就會(huì)報(bào)一個(gè)異常，所以可以寫成
　　if(obj is not None and obj.is_ok)

python中，一些函數(shù)也有短路求值的特性，比如在這篇文章中提到的any函數(shù)：

本意是希望對(duì)所有的element都計(jì)算，然后返回一個(gè)結(jié)果，但事實(shí)上由于短路求值， 可能后面很多的元素都不會(huì)再調(diào)用calc_and_ret

generator：
　　在python和javascript語(yǔ)言中都有g(shù)enerator，generator與普通的函數(shù)相比，可以多次（甚至無(wú)限次）返回，而且返回值是在需要的時(shí)候才生成。在python中，下面兩段代碼非常相似，但事實(shí)上差異非常大：
1 　　　　for x in [ii for i in xrange(10000)]2 　　　　　　# do sth with i3 4 　　　　for x in (ii for i in xrange(10000)]5 　　　　　　# do sth with i

generator更廣泛的應(yīng)用可以參見(jiàn)《python yield generator 詳解》。javascript中g(shù)enerator的語(yǔ)法和使用與python都非常類似，可以參見(jiàn)這篇文章。

函數(shù)式編程語(yǔ)言中的應(yīng)用：
　　lazy evaluation在函數(shù)式編程語(yǔ)言中使用得非常頻繁，python也可以當(dāng)做函數(shù)式編程語(yǔ)言來(lái)使用，而更為明顯的是haskell，在其首頁(yè)的features介紹里面就有大大的“l(fā)azy”

cache：
　　cache也是一種lazy思想，如果之前有計(jì)算結(jié)果，那么直接復(fù)用之前的結(jié)果就行了，干嘛還要重新計(jì)算呢？而且最開(kāi)始的緩存內(nèi)容， 也是在需要的時(shí)候才計(jì)算的，而不是一開(kāi)始就計(jì)算好。wiki上有python實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單例子：

Dirty Flag：
　　在《Dirty Flag模式及其應(yīng)用》一文中，列舉了Dirty Flag模式的諸多應(yīng)用場(chǎng)景。Dirty Flag顯然也是很明顯的lazy evaluation。比如《game programming pattern》中的例子：子模型的世界坐標(biāo)取決于父模型的世界坐標(biāo)以及子模型在父模型坐標(biāo)空間的相對(duì)坐標(biāo)，如果父模型的世界坐標(biāo)變化時(shí)就主動(dòng)去重新計(jì)算子模型的坐標(biāo)，因?yàn)閮蓭g父模型的坐標(biāo)可能多次變換，往往會(huì)造成冗余的計(jì)算。所以Dirty Flag只是在父模型坐標(biāo)變化的時(shí)候標(biāo)記，繪制的時(shí)候再計(jì)劃所有受影響的模型的世界坐標(biāo)。

CopyOnWrite：
　　CopyOnWrite即寫時(shí)復(fù)制，如果大家對(duì)一份資源只有讀請(qǐng)求時(shí)，那么資源是可以共享的，當(dāng)某個(gè)訪問(wèn)者需要修改資源（寫操作）時(shí)，就將資源拷貝一份給該訪問(wèn)者使用。即資源的拷貝被延遲到了第一次"寫"的時(shí)候。CopyOnWrite最廣為人知的兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，一個(gè)是Unix like系統(tǒng)fork調(diào)用產(chǎn)生的子進(jìn)程共享父進(jìn)程的地址空間，知道寫操作才會(huì)拷貝一份。另一個(gè)是java中的copyonwrite容器，用于多線程并發(fā)情況下的高效訪問(wèn)，cookshell上有對(duì)copyonwrite容器的詳細(xì)介紹。

web開(kāi)發(fā)中的惰性加載與惰性預(yù)加載：
　　在web前端和APP開(kāi)發(fā)中，當(dāng)提到惰性加載或者動(dòng)態(tài)加載，大家往往會(huì)想到分頁(yè)、輪播圖、瀑布流，這些都體現(xiàn)了惰性加載的思想。其中，瀑布流在出諸多圖片分享網(wǎng)站中使用非常廣泛，比如花瓣網(wǎng)，當(dāng)滑動(dòng)到屏幕底部的時(shí)候才會(huì)去加載新的內(nèi)容。為什么要使用惰性加載，第一個(gè)是用戶體驗(yàn)的問(wèn)題，圖片資源流量比較大，一次加載太多對(duì)服務(wù)器和瀏覽器壓力都很大，對(duì)帶寬要求也很高；另外，可能用戶根本就不會(huì)滑動(dòng)到最下面，多加載的內(nèi)容就白白浪費(fèi)了。
　　當(dāng)然太”Lazy”了也是不好的，總不能讓玩家滑動(dòng)到底部才一邊顯示loading icon，一邊開(kāi)始加載。為了提高用戶體驗(yàn)，這類網(wǎng)站也會(huì)做預(yù)加載（predictive loading），即多準(zhǔn)備一兩頁(yè)的內(nèi)容，或者在滑屏到一定程度時(shí)開(kāi)始加載新的一頁(yè)，不過(guò)這樣的預(yù)加載也是惰性預(yù)加載（lazy predictive loading）。

總結(jié)：
回到頂部
　　本文列舉了惰性計(jì)算在編程中的一些具體例子，希望能給自己以及大家有所啟發(fā)，在以后遇到問(wèn)題的時(shí)候多一種解決思路。由于本人編程領(lǐng)域以及編程語(yǔ)言的局限性，肯定還有諸多遺漏，歡迎大家在評(píng)論里補(bǔ)充。

references：
lazy loading
lazy initializing
lazy evaluation
Short-circuit_evaluation
CopyOnWrite
Dirty Flag模式及其應(yīng)用
python yield generator 詳解
Dirty Flag
Lazy initialization

本文版權(quán)歸作者xybaby（博文地址：http://www.cnblogs.com/xybaby/）所有，歡迎轉(zhuǎn)載和商用，請(qǐng)?jiān)谖恼马?yè)面明顯位置給出原文鏈接并保留此段聲明，否則保留追究法律責(zé)任的權(quán)利，其他事項(xiàng)，可留言咨詢。