从gems里面选择3个价格小于10的元素惰性计算: 5.998ms非惰性计算: 0.477ms从gems2里面选择3000个价格小于10的元素 惰性计算: 5.543ms非惰性计算: 6.443ms

三年过去了，楼主对上面的问题有答案了吗？我还没想清楚，不过有个小发现，留在这儿，供后来者思考。还是根据楼主给的所有数据，只是在上面的 priceLt() 函数内加上一个console(item)，即函数变为： {代码...} 然后进行运算：1.console.log("从gems里面选择3个价格小于10的元素") {代码...} ** 结果为: {代码...} 2.cons...

为什么Spark只会惰性计算RDD？为什么只有第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算？

Orca.pivot不是惰性计算

我发现orca dataframe经过pivot之后就会直接给出值了，这个不是惰性计算的吗？

v-if是惰性的，建议使用计算属性

惰性求值和延迟计算是一样的吗？是为了提高程序性能而发明的一种技术吗？

这个 f 是惰性计算的形式，算一个知识点，它能在缓存结果的同时将新的计算延迟到需要的时候。 其他的就如同 @SevenOutman 所说了。

上例中，要在非常非常多的人里面，找出 5 个以 Smith 开头的 lastName。如果在上面的 pluck() 和 filter() 的过程中，每一步都产生了临时数组，也就是说对上一步返回的数据执行了一次循环、处理的过程，那么整个查找的过程可能会花费很长的时间。

返回方法，在方法中计算属性的值，这不就是惰性求值么：需要时再去求值

最明确的例子, Haskell 的无限列表, [1..] 这是一个无限长的列表. 我们是无法在内存上直接放这么大的数组的, 但是通过惰性计算就能使用它. 从第一个元素开始获取, 用到几个计算几个, 这个就是惰性计算的例子. 英文是 Lazy Evaluation, 具体有多少翻译就不确定了. 性能不了解, 不过这样的设计真的让编程语言里的无限数组...

lodash受欢迎的一个原因，是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现，很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。本文将讲述lodash源码中，惰性求值的原理和实现。

我不知道你指的是不是那本12年出版的书。我的观点是，这6年以来JavaScript已经发生了翻天覆地的变化，12年的书不再适合当做教材，而应该当做扩展书目，看完近几年的资料后，有所取舍地阅读。举个例子，就“惰性载入函数”来说，对现代JavaScript引擎完全没有必要：

lodash受欢迎的一个原因，是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现，很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。本文将讲述lodash源码中，惰性求值的原理和实现。个人理解

本系列文章一些重要的函数、方法、类我都实现的一遍，你可以在github(点击此处)中找到代码和测试例子（如果网速过慢我也放了一份在gitee(点击此处)上，但请勿在gitee上提issue或者留言），欢迎star/fork。

Orca采用了惰性求值策略，某些操作不会立刻在服务端计算，而是转化成一个中间表达式，直到真正需要时才发生计算。需要触发计算时，用户应调用compute函数。df['Volume'].rolling(1000).mean()实际没有计算，要触发计算，须修改如下：

因为本系列还是基于一些已经对Python有一定熟悉度的读者，所以我们在此不做非常多的赘述来介绍基本知识了。而是回我们之前的主题，我们要用迭代器和生成器实现之前的指数函数。

惰性计算（Lazy Evaluation）是haskell的一大特点之一。无限列表也是Lazy Evaluation的一种表现。它的底层实现感觉上没那么重要吧。了解概念就OK了，反正它很快，O(1)的时间复杂度、空间复杂度。

在JavaScript的世界中，ES6的iterable和generator的背后的思想其实就是惰性数据流。对比现在人们对这个思想的诠释（迭代器模式）和40年前的诠释，感觉非常奇妙，加深了我对iterable和generator的理解。