C++的拖延战术:lazy evaluation

在C++中这里的拖延战术拥有一个非常优雅的名字 -- Lazy evalution。一旦你的程序中使用了lazy evaluation,那么你就可以在你实际需要某些动作时编写相应的代码,如果不需要,那么相应的动作也就永远都不会执行。

那么我们在什么时候会用的上这样的技术呢?

Reference Counting 引用计数

对于引用技术,相信大部分人都不觉得陌生,在C++中的智能指针shared_ptr便是利用这一技术的最佳人选。

下面要讲的是C++的string类的实现,string类的实现(可能有些库并未采用lazy evaluation的技术)同样采用了引用计数,比如下面是我们经常会遇到的代码:

 
      
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class string {....};
string s1 = "Hexo";
string s2 = s1;

关于 string s2 = s1的行为,其实取决于string类的copy ctor的实现方式,如果string类采用的时eager evaluation的方式,这就意味着,当s2被创建的时候,copy ctor负责为s2分配内存空间,并且拷贝s1的内容到s2的内存中。设想一下,如果s2的值并未被使用或者是在之后的语句中对于s2只是读取,并未修改,那么上述的copy ctor的工作便是白白浪费掉了的。如果在一个程序中大量出现这样的对象的创建,那么对于整个程序的冲击无疑时很大的。

此时,lazy evaluation可以省去上述的很多工作,因为此时s2与s1共享同一块内存空间,直到不得不分配自己的空间时。这个过程省去了“分配内存”以及“字符串拷贝”的工作,只需要做一些简单的记录,表示当前s2与s1共享的是同一块内存空间即可。当然,这整个过程对于用户来说则是透明的。比如下面的读取操作:

 
      
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cout << s1 << " " << s2 << endl;
cout << s1 + s2 << endl;

这样的共享直到某个不得已的瞬间出现,即其中的任何一个字符串发生改变的时候,比如:

 
      
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s1.toLowerCase(); //将s1中的所有的字母都变为小写

上述代码的意图是修改s1的内容,但是现在s1与s2共享的是同一块内存空间,那么此时就需要为s2分配空间,并且复制字符串的内容。如果整个过程都没有出现字符串被修改的操作,那么lazy evaluation便做到了不必为你不需要的操作付出任何的代价

其实这就是C++的string的COW(copy on write)的技术。大部分的程序库现在都使用的是cow的技术,顺带一提,这样的计数是线程不安全的。

区分读和写

继续上面的string类,对于下面的代码:

 
      
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string s = "Hello";
cout << s[ 3]; //仅仅只是读取
s[ 3] = 'x ;

上述两句都是对operator[]的调用,我们希望区分上述两种语句,读或者写,因为如果是读,那么我们还可以更lazy一点,直到写时再分配内存以及复制内存。编译器如何区分呢?很无奈,编译器做不到,我们可以使用代理类的技术来实现区分。

Lazy Fetching 缓式取出

假设程序中使用了大型对象,其内部还有很多不同的字段,假设我们需要从一个很大的数据库中去读取对象的内容,假设对象很大,那么我们在需要某个对象时,不是直接将该对象完全读入之后,再读取需要的字段,而是在需要某个字段的时候再去读取该对象的相应字段即可。例如下面的一个简单的类;

 
      
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struct Type1 {...};
struct Type2 {...};
struct Type3 {...};
class LargeStruct
{
Type1 mem1;
Type2 mem2;
Type3 mem3;
};

现在我有一个本地的read函数,需要读取mem1字段,如:

 
      
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void readmem1( const char *arg)
{
LargeStruct big(arg); //这里的参数arg作为在远端读取数据的凭证
if(big.mem1 == 0)
{
//do something
}
return;
}
       

那么上述的代码中只需要访问到big对象的mem1字段,但是我们却需要构造出整个对象,这无疑是对资源的一大浪费,设想一下,如果数据存储在远端的服务器,那么每次拷贝一个LargeStruct的对象,无疑是对网络带宽的一大浪费,显然,Lazy Fetching在这里意味着 提供给你的资源绝对不要超出你想要的范围,否则就是浪费

那么,像上述这样的类,本地应该如何定义,才能使用Lazy evaluation。也就是说Lazy Fetching的技术如何实现呢,其实很简单,定义一个指针的类,也就是说上述的mem1,mem2,mem3不是直接作为对象放在类中,而是使用指针。(这里其实很容易想到,比如我们不需要该成员时,只需要将成员置为空,并且不会调用该成员的任何构造函数,直到需要时,才构造该成员变量的对象即可)。

 
      
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struct Type1 {...};
struct Type2 {...};
struct Type3 {...};
class LargeStruct
{
Type1 *mem1;
Type2 *mem2;
Type3 *mem3;
LargeStruct( Type1 *_mem1=nullptr, Type2 *_mem2=nullptr, Type3 *_mem3=nullptr):
mem(_mem1),mem2(_mem2,mem3(_mem3){}
};

只有在真正需要某个成员的时候,才会将该指针赋值,如果是在const成员函数中,怎么改变成员变量呢,请参考 XXXX

表达式缓评估

矩阵运算是一个非常好的例子,比如:A B是两个1000*1000的矩阵:

 
      
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matrix A( 1000, 1000), B( 1000, 1000);
matrix C = A + B; //这里先不必急着计算C的值。
... //此处的代码中并未使用C的值,又或者是改变了C的值。
C = A+ A; // C的值又被改变了,上面的A+B的值,我们还没计算呢,那就不必计算了。节约了资源,不是吗?

对于上述这样的代码,程序员的不经意的语句将导致 100万的数字的计算,计算成本是相当大的。

还有一个值得称颂的点,是部分值,也就是说我们只需要使用结果矩阵的部分值:
比如:

 
      
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matrix A( 1000, 1000), B( 1000, 1000);
matrix C = A + B; //这里先不必急着计算C的值。
cout << C[ 4] ; // 这里只需要第4行的数据,那么只计算第4行即可。

那么我们究竟有多幸运,使得我们不需要计算整个矩阵的值呢,其实概率是很大的,矩阵运算大部分都是采用了这样的懒惰政策,大大节省了时间与资源,但是在下面的情况下,幸运就不会再出现了:

 
      
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cout << C ; //需要打印整个矩阵的值,
B = D; //B被改变了。那么上述的 C = A+B的值,此时就必须计算 C的所有的元素,因为B的值被改变了。(A的值被改变亦是如此)。

Final Words:

缓式评估带来的好处对于整个程序而言可能有很大的冲击,所以在编写代码时:请谨记“不要付出任何额外的代价”,任何操作不必急着做,因为有可能这些操作永远都不会被执行。

Lazy 在此时最大的优点便是这些操作对用户而言是完全透明的。不必更改客户端的代码便可以取得性能的大幅提升。

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