为什么Clojure'；s core.reducer比惰性集合函数更快

在许多关于reducer（如）的资源中，有人声称reducer比常规收集函数更快（

（map…（filter…）

等等），因为开销更小

避免的额外开销是什么？IIUC即使是惰性集合函数也只会遍历原始序列一次。中间结果的计算细节是否存在差异

指向Clojure实现中帮助理解差异的相关位置的指针也将非常有用

“注意，没有生成中间集合。”

这就是改进之处，例如，对垃圾收集器的压力更小

当您组合诸如

map

、

filter

之类的操作时，这些函数将迭代一个集合并返回一个新集合，然后将该集合传递给下一个函数。异径管的情况并非如此

因此，它们可以像那些函数一样使用（也就是说，它们以相同的方式组合），并且可以应用于相同的集合。但随着性能的提高

有或没有减缩器的映射/映射/过滤操作的粗略且完全不科学的草图如下所示：

不带减速器

初始集合=>map=>intermediate集合=>map=> 中间集合=>筛选器=>最终集合

如果没有减缩器（即clojure.core映射/过滤器函数），中间集合将延迟生成。 也就是说，只有在下一个处理步骤需要时才生成新元素，一次生成一个元素或一个块

注意：块是由32个元素组成的块（尽管这应该被视为一个实现细节）。这是为了提高效率，避免从一个计算“跳”到另一个计算

例如，请参见

map

函数：它返回一个值（在以下情况下除外）

带减速器

初始集合=>map/map/filter reducer=>final集合

如果您需要快速处理整个集合，那么懒惰会影响性能。删除惰性seq的中间层可以提高性能。减缩器执行此操作并热切地处理收集，因此速度更快。您还可以保持相同的功能以简化切换

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还请阅读下面的评论，特别是@MichałMarczyk的评论，我认为下面这段话是一个关键的见解：

这看起来应该很熟悉——它是相同的命名函数，以相同的顺序应用，具有相同的参数，产生与Clojure基于seq的fns相同的结果。不同的是，reduce是渴望的，而这些reducer fns是退出seq游戏的，没有每一步的分配开销，因此速度更快。懒惰在你需要的时候是伟大的，但当你不需要的时候，你不应该为此付出代价

惰性序列的实现伴随着（线性）分配成本：每次实现惰性序列中的另一个元素时，序列的其余部分存储在一个新的thunk中，并且这种“thunk”的表示形式为

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我相信那些

LazySeq

对象就是报价中提到的分配开销。使用reducer时，惰性seq元素没有逐渐实现，因此根本没有

LazySeq

thunks的实例化。

我不相信这是真的。Clojure中的集合是惰性的，

map

等都遵循惰性-在叠加

map

、

reduce

、

filter

等时，输入集合只经过一次，而不是多次。请参阅初始集合yes。但是他们创建了另一个集合，该集合被迭代（仅一次），然后传递给下一个函数，该函数迭代新集合（仅一次）。。。等等对于转换器，没有迭代的中间集合。我编辑了我的答案，希望对你有所帮助。@nha NB。问题实际上是关于减速器，而不是传感器。当然，你的答案无论如何都是正确的，因为他们在这一点上非常相似，但仍然是对于

（以3…

为例，

range

一次生成32个分块序列，

filter

生成一个分块序列，将输入中的每个分块缩小，以便只保留满足谓词的元素，然后

map

保留输入的分块大小，最后，

take

生成一个长度为3的非分块seq。请注意，

映射

和

过滤器

“阶段”不知道您计划将其输出传递到

（取3…

），因此，数字3根本就没有进入画面，因为它无法弄清它们的作用。@nha关于序列上“映射/映射/过滤”操作的草图，令人误解的是，看起来每个操作都会产生一个完全实现的中间序列，一个接一个。事实并非如此。相反，由于序列是惰性的，映射、映射和过滤以并行的方式进行（当然是在单个线程上），因为惰性序列正在被实现。谢谢-这听起来比我的另一个答案更正确。另一个答案意味着整个seq是在每个步骤之间实现的，这不可能是真的。这个分配成本是我理解的更有意义的东西，它是我们不想支付的成本，这就是减速机更快的原因。我想你可以这样阅读第一个答案……我认为这可能是无意的阅读，但如果它强烈地向你暗示，那么当然，这是误导。延迟序列处理一次发生一个元素或一个块（=最多32个元素的块），并且在需要时实现新的元素或块。我认为原始答案的正确观点是，当您堆叠lazy seq transformatio时

(require '[clojure.core.reducers :as r])
(reduce + (r/filter even? (r/map inc [1 1 1 2])))
;=> 6