lazy_evaluation.md

惰性求值是一种求值策略，它保留表达式的求值，直到需要其值为止。它避免了重复请求。Haskell是这种函数式编程语言的一个很好的例子，其基础基于Lazy Evaluation.lazy Evaluation在Unix映射函数中用于通过仅从磁盘加载所需的页面来提高其性能。不会为其余页面分配内存。

优点

• 它允许语言运行库丢弃不直接链接到表达式最终结果的子表达式。它通过丢弃临时计算和条件来降低算法的时间复杂度。
• 它允许程序员在初始化数据结构的组件后无序地访问它们，只要它们没有任何循环依赖关系。
• 它最适合加载不经常访问的数据。

惰性求值 − 缺点

它强制语言运行时保留子表达式的求值，直到最终结果需要它，方法是创建 thunks（延迟对象）。 有时它会增加算法的空间复杂性。很难体现它的性能，因为它在执行之前包含大量表达式。

使用Python的延迟求值

Python中的范围方法遵循惰性求值的概念。

它节省了更大范围的执行时间，我们从不需要一次所有值，因此它也节省了内存消耗。

请看以下示例。

r = range(10) 
print(r) 
range(0, 10) 
print(r[3]) 

输出结果

range(0, 10)
3