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...

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

Orca.pivot不是惰性计算

v-if是惰性的，建议使用计算属性

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？

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？

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。

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

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？

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...

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：

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：

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。

可以使用computed，computed本质是一个惰性求值的观察者，具有缓存性，只有当依赖变化后，第一次访问 computed 属性，才会计算新的值

惰性单例就是你使用的时候才去创建的单例，不是上来就有的。 {代码...} 这是一个非惰性单例，你比较一下。惰性单例你使用的时候是LazySingle()，而非惰性则是LazySingle

_()和直接写字符串没啥区别吧,调试了一下_()发现在django中会调转到djangotranslationinit.py文件的：ugettext_lazy = lazy(ugettext, six.text_type)，可见_()这个在django内部就指向了ugettext_lazy，而lazy则实现了对ugettext函数的惰性计算，具体你可以看看这篇[链接]

redis的过期key的惰性删除 是当读取到这个key的时候，才会在redis内存中把这个删除掉并释放，但是这个惰性删除是只发生在master节点上，然后再同步到slave，还是对slave节点的读操作也会触发惰性删除？如果惰性删除只发生在master节点，那么大部分负载均衡到slave的读操作，都不会触发这个key的内存释放？这里面细节不太...

最近看高程书，高级技巧那里讲到了惰性载入函数，经过一天的搜索大致理解了，但是在搜索过程中发现了惰性求值这个术语，去维基百科上看，发现定义简单概括如下：当被需要的时候才去求值并且避免了重复求值。(核心思想：延迟处理)从避免重复求值这点上，惰性载入函数应该符合吧，但是当被需要的时候才去求值好像有点不大...

ThinkPHP5.0版本是一个颠覆和重构版本，采用全新的架构思想，引入了更多的PHP新特性，优化了核心，减少了依赖，实现了真正的惰性加载 个人理解的惰性加载, 在用户或者前端的角度, 类似: "在完整加载和显示出网页内容前, 给用户一个可视化的动态加载效果示意图" TP框架和PHP这里的"惰性加载" 怎么理解呢?

正则改成惰性匹配： {代码...}