基于 Generator 和 Iterator 的惰性列表-InfoQ

初识 Lazy List

如果有了解过 Haskell 的朋友，对下面的这些表达一定不陌生：

repeat 1 -- => [1, 1, 1, 1, 1,...]cycle "abc" -- => "abcabcabc..."[1, 3..] -- => [1, 3, 5, 7, ...]

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上面的几个表达式产生的都是无限列表。对于习惯了主流编程语音的朋友可能感到困惑，在有限的内存里面如何能表达无限的概念。主要的原因就是 Haskell 是一门默认采用惰性求值策略的语言，没有用到的部分，在内存里面只是一个表达式，并不会真正的去做计算。

如果只看上面的几个表达式，很多朋友可能会说，也没感觉到有什么神奇的地方，似乎并没有什么作用。我们再看看下面的代码。

Haskell 中的 fibonacci 数列：

fibonacci = 1 : 1 : zipWith (+) fibonacci (tail fibonacci)

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这里 fibonacci 本身是一个惰性结构，所以在计算的时候，会先算出列表前面的两个 1，得到 1:1... 这样的结构，然后怎么表达 fibonacci 的 fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) 特性呢？我们可以注意到， n-1和 n-2 刚好在数列中相差一位，所以 n 可以看作是该数列错位的相加的结果。

我们再来看一则筛法求素数。不熟悉筛法的可以先点开 wiki 去看一下该算法的思路。下面这段代码是 Haskell 的一个简单实现。

primes = 2 : filter isPrime [3, 5..]  where    isPrime x = all (\p -> x `mod` p > 0) (takeWhile (\p -> p * p <= x) primes)

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So, Why Lazy?

在某些不定长度的列表操作上，惰性列表会让代码和结构更灵活。用上面的 primes 列表举个例子好了，在传统的 C 语言或者 Java 的实现里面，我们一般要先声明一个最大长度或者一个最大的取值范围，比如 10000 以内的素数。如果后面的计算要用到超过这个范围，我们就不得不重新调用生成函数，重新生成一份更长的列表。这里面的问题是：一、要主动去调用这个工厂函数，二、如果要复用已经计算出来的数据，手动去维护一个 cache 列表，势必增加代码的复杂度。另外一个可能的情况是，我们预先生成了一份很长的列表，后面的计算中只用到了列表头部的一丢丢数据，这也是极大的浪费。

惰性列表的使用增加了我们编程的表达能力，让我们可以更关注数据结构本身的特性，而不是浪费时间在如何去管理堆栈上面。因为，惰性求值特性保证我们在需要一个值的时候才会去计算，所以可以自动地最小化我们的计算量，节约资源。

比如我们可以通过 lazy byteString 去读、写文件，它本身不会把整个文件加载到我们的内存里面，而是按需的读取。有的时候我们读一个大文件，可能只筛选出需要的前几十条数据，却确不得不把几百 M 甚至上 G 的大文件整个的放到内存里面。

这里也找到一篇 14 年的文章 How to Speed Up Lo-Dash ×100? Introducing Lazy Evaluation，感兴趣的可以点开看看。

在 JavaScript 中实现 Lazy List

在 JavaScript 有没有惰性结构呢？先看下面这个例子。

let fetchSomething = fetch('/some/thing');if (condition) {  fetchSomething = fetch('/some/thing/condition');}fetchSomething.then(() => {  // TODO});

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fetch 方法本身是立即执行的，如果满足条件，这里的 fetch 方法会执行两次。这并不是我们期待的行为，这里需要让这个 fetch 的动作在我们需要的时候才去执行，而不是声明的时候就开始执行的话，通常的做法是把它改成下面的样子。

let fetchSomething = () => fetch('/some/thing');if (condition) {  fetchSomething = () = fetch('/some/thing/condition');}fetchSomething.then(() => {  // TODO});

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由此启发，我们大致可以实现如下的结构。

class List<T> {  head: T | () => T  tail: List<T> | () => List<T>
  constructor(head: T, tail: () => List<T>) {    this.head = () => head;    this.tail = tail;  }}

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List<T> 本质上是一个单链表，构造函数里面传入的 tail 是一个工厂函数，用来构建新的 List 节点。只有在我们访问到一个节点的时候，才对它的 head 求值，访问它的下一个节点的时候对 tail 求值，不然 head 和 tail 都只是待求值的表达式。

这种方式看起来似乎已经解决了我的问题，但是这种结构在和普通的 Array 做互相转换的时候，存在大量不必要的额外开销。

那 JavaScript 中有没有更天然的结构，可以让我们免于去构造这样一个复杂的对象，简化代码的同时，让我们的代码更具有普适性呢？

初识 Iterable

ES6 的新特性给了我想要的答案，Iteration Protocols。如果嫌 MDN 的描述太长，可以直接看下面等价的类型声明。

interface Iterable<T> {  <a href="">Symbol.iterator: Iterator<T>;}
interface Iterator<T> {  next(): IteratorResult<T>;}
interface IteratorResult<T> {  done: Boolean;  value?: T;}
interface IterableIterator<T> {  <a href="">Symbol.iterator: Iterator<T>;  next(): IteratorResult<T>;}</a href=""></a href="">

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所有实现一个 Iterable 接口的对象都可以通过诸如 for...of...、 ...itor 以及 Array.from 来访问，当 next 方法的返回值中 done 为 true 时，迭代结束。而且只有我们访问 next 方法时，才会进入下一步迭代，是理想的 Lazy 结构。

这时候我们看一下我们的 fibonacci 该怎么写？

class Fibonacci implements IterableIterator<number> { private prev = 1; private next = 1;
 public next() {  let current = this.prev;  this.prev = this.next;  this.next = current + this.prev;  return {   done: false,   value: current  } }
 <a href="">Symbol.iterator {  return this; }}
const fib = new Fibonacci();fib.next() // => { done: false, value: 1 }fib.next() // => { done: false, value: 1 }fib.next() // => { done: false, value: 2 }// etc</a href="">

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到这里，我们已经可以表达一个惰性的无限数列了。但是上面的代码毕竟过于繁琐，好在 ES6 同时给我们提供了 Generator, 可以让我们很方便地书写 IterableItorator，从某种意义上来讲，Generator 可以说是上面代码的语法糖。

使用 Generator，上面的代码可以简化成下面的样子。

export function* fibonacci() { let prev = 1; let next = 1;
 while (true) {  yield prev;  const temp = prev;  prev = next;  next = temp + prev; }}
const fib = fibonacci();// etc

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这里不再去花段落介绍 Generator 的语法，不了解的同学可以先去阅读下这篇文章 A Simple Guide to Understanding Javascript (ES6) Generators。

定义 Infinite List

接着上面的代码往下写，下面的代码分别实现了文章开头的 repeat, cycle, iterate, range 等方法。

export function* repeat<T>(item: T) { while (true) {  yield item; }}
export function* cycle<T>(items: Iterable<T>) { while (true) {  yield* [...items]; }}
export function* iterate<T>(fn: (value: T) => T, initial: T) { let val = initial; while (true) {  yield val;  val = fn(val); }}
export function* range(start: number, end = Infinity, step = 1) { while (start <= end) {  yield start;  start += step; }}

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可以看到，代码是非常直观且易于理解的。

定义 Operator

有了列表之后，我们需要在列表之上进行操作，下面的代码分别实现了 map/filter/take/takeWhile 方法。

export function* map<T, U>(fn: (value: T) => U, items: Iterable<T>) { for (let item of items) {  yield fn(item); }}
export function* filter<T>( predicate: (value: T) => boolean, items: Iterable<T>) { for (let item of items) {  if (predicate(item)) {   yield item;  } }}
export function* take<T>(n: number, items: Iterable<T>) { let i = 0; if (n < 1) return;
 for (let item of items) {  yield item;  i++;  if (i >= n) {   return;  } }}
function* takeWhile<T>( predicate: (value: T) => boolean, items: Iterable<T>) { for (let item of items) {  if (predicate(item)) {   yield item;  } else {   return;  } }}

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上面的代码都是比较简单的。比较难一点的是去实现 zip 方法，即怎么把两个列表合并成一个？

难点在于接收一个 Iterable 的对象的话，本身并不一定要实现 next 方法的，比如 Array、String 等，同时 Iterable 对象也并不是都可以通过 index 来访问的。此外，如果想先通过 Array.from 变成数组，然后在数组上进行操作，我们会遇到一个情况是我们传入的 Iterable 对象是无限的，如上文的 fibonacci 一样，这种情况下是不能使用 Array.from 的。

这时候我的一个思路是需要想办法把一个 Iterable 的对象提升成为 IterableItorator 对象，然后通过 next 方法，逐一遍历。

How ？幸好 Generator 给我们提供了一个 yield* 操作符，可以让我们方便的定义出一个 lift 方法。

export function* lift<T>(items: Iterable<T>): IterableIterator<T> { yield* items;}

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有了这个 lift 方法之后，就可以很方便的书写 zip 方法和 zipWith 方法了。

export function* zip<T, G>( seqA: Iterable<T>, seqB: Iterable<G>): IterableIterator<[T, G]> { const itorA = lift(seqA); const itorB = lift(seqB); let valA = itorA.next(); let valB = itorB.next(); while (!valA.done || !valB.done) {  yield [valA.value, valB.value];  valA = itorA.next();  valB = itorB.next(); }}
export function* zipWith<T, G, R>( fn: (a: T, b: G) => R, seqA: Iterable<T>, seqB: Iterable<G>): IterableIterator<R> { const itorA = lift(seqA); const itorB = lift(seqB); let valA = itorA.next(); let valB = itorB.next(); while (!valA.done || !valB.done) {  yield fn(valA.value, valB.value);  valA = itorA.next();  valB = itorB.next(); }}

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更多的方法可以去底部的点开我的 repo，这里就不一一列举了。

结语

Generator 和 Iterator 是 ES6 带给我们的非常强大的语言层面的能力，它本身的求值可以看作是惰性的。

差不多在 13 年左右，TJ 的 co 刚出来的时候，其代码的短小精悍可以说是相当惊艳的。然而在我们的使用中，一来受限于浏览器兼容性，二来受限于我们的使用场景，个人认为我们对其特性开发得还远远不够。结合 IO、network，Generator 和 Iterator 还能为我们做更多的事情。

另外，需要特别说明的是，虽然这篇文章通篇是在讲惰性列表，但是惰性列表并不是银弹，相反的，惰性结构的滥用会在程序的执行过程中缓存大量的 thunk，增大在内存上的开销。

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