Functional programming 什么时候重击比较好？

什么时候使用懒惰的评估而不是急切的评估更好？如果您知道表达式将只计算一次，或者可能永远不会计算，这会更好吗？

如果您有选择权，请对可能根本不会计算的表达式使用延迟计算，或者在计算时的某些情况下可能导致编程错误

经典案例在大多数C语言中实现，称为“短路运算符”：

---

这里，

n/i>100

仅在

i

不为0时计算。这很好，因为它避免了零除错误。

如果您有选择权，请对可能根本不进行计算的表达式使用延迟计算，或者在某些情况下计算时可能导致编程错误

经典案例在大多数C语言中实现，称为“短路运算符”：

这里，

n/i>100

仅在

i

不为0时计算。这很好，因为它避免了零除错误。

是支持惰性评估的典型论据，主要是作为改进模块化的促进者

我可以给你们举个例子，用埃拉托斯烯筛出的惰性素数公式

primes=（cons 2.diff[3..）.bigU.map（\p->[p*p，p*p+p..）primes

（

）是函数组合，

diff

是集合差异，

bigU

找到（有序的，递增的）数字列表的并集，

map

是

map

，等等……，如果没有惰性语义，它们必须混合在一起，而不是使用这些漂亮的单独模块化函数与函数组合链接在一起。

是支持惰性计算的典型论据，主要是作为改进模块化的促进者

我可以给你们举个例子，用埃拉托斯烯筛出的惰性素数公式

primes=（cons 2.diff[3..）.bigU.map（\p->[p*p，p*p+p..）primes

---

（

）是函数组合，

diff

是集合差异，

bigU

找到（有序的，递增的）数字列表的并集，

map

是

map

，等等……，如果没有惰性语义，它们必须混合在一起，而不是使用这些漂亮的单独模块化函数与函数组合链接在一起。

一般来说，这有点难说，至少以任何有用的方式。这取决于语言和任务。@Chuck我在回答中链接了一篇著名的文章，这篇文章提出了一个一般性的论点。@WillNess:我已经读过函数式编程的重要性，只是再次浏览一遍以刷新我的记忆，我认为它并没有很好地回答这个问题。它解释了普遍的惰性评估的一些一般好处，但它没有探讨惰性评估与严格评估的实际权衡，也没有探讨如何评估在给定情况下使用哪种方法更好（例如，在Haskell中，通过切换到严格评估，可以消除整类问题）。我同意这篇文章很有启发性和相关性，但它并没有真正回答这里提出的问题。@Chuck我读这个问题是为了什么对程序员更好，而不是作为一个实现上的权衡问题。这在一般情况下是很难说的，至少在任何有用的方面是这样的。这取决于语言和任务。@Chuck我在回答中链接了一篇著名的文章，这篇文章提出了一个一般性的论点。@WillNess:我已经读过函数式编程的重要性，只是再次浏览一遍以刷新我的记忆，我认为它并没有很好地回答这个问题。它解释了普遍的惰性评估的一些一般好处，但它没有探讨惰性评估与严格评估的实际权衡，也没有探讨如何评估在给定情况下使用哪种方法更好（例如，在Haskell中，通过切换到严格评估，可以消除整类问题）。我同意这篇文章很有启发性和相关性，但它并没有真正回答这里提出的问题。@Chuck我读这个问题是为了什么对程序员更好，而不是作为一个实现的权衡问题。更基本的例子是，您不需要将if作为一个特殊语句，但可以将其作为一个标准函数来实现，如果为“then”和“else”参数传递thunk。当然，您需要一些原语来选择要计算的原语，这可以通过布尔多态性（例如SmallTalk）来解决。更基本的示例是，您不需要将if作为特殊语句，但如果您为“then”和“else”参数传递thunks，则可以将其作为标准函数实现。当然，您需要一些原语来选择要计算的原语，这可以通过布尔多态性（例如SmallTalk）来解决

if (i != 0 && n/i > 100) ...