闪电阅读＃1：Swift中的懒惰收藏

我打算暂时就Swift的日常实验写一些关于我的发现的“简短”文章……🕵

这是第一篇闪电文章！ 🚀

问题：地图，flatMap和过滤器功能随附的中间杂波

假设我们在一个假想项目中具有以下要求：

可以下载6帧格式为animation_.jpeg 。

–使用Request对象下载动画帧。

–丢弃第二帧以获得更好的性能。

在现实世界中，我们很可能会有更多的帧，但可以将其视为简化示例。

我们将不使用这6帧的for循环，而是使用map ， flatMap和filter方法。

  让frameIndexes：[Int] = Array（1 ... 6） 

  让imageRequests：[请求] = frameIndexes 
  //通过每隔一帧过滤进行优化： 
  .filter {$ 0％2 == 1} 
  //将帧号转换为图像名称： 
  .map {“ animation _ \（$ 0）.jpeg”} 
  //将图片名称转换为网址： 
  .flatMap {URL（string：“ https://www.somehost.com/\($0）”）} 
  //转换网址以请求对象： 
  .map {Request（url：$ 0）} 

这比具有for循环更具可读性。 但是性能如何？ 让我们逐行遍历此代码块来详细研究。

• filter块对数组中的每个帧索引运行6次。
• 使用3个过滤的帧索引创建一个新数组。
• 每个图块运行3次。
• 将使用3个图像名称创建一个新数组。
• flatMap块对每个项目运行3次。
• 将使用3个URL创建一个新数组。 （假设将在每个图像名称上成功创建URL。）
• map块在每个URL上运行3次。
• 使用3个请求对象创建一个新数组。

呼叫顺序将如下所示：

 过滤 
 过滤 
 过滤 
 过滤 
 过滤 
 过滤 

  //创建一个新数组。 

  mapToName 
  mapToName 
  mapToName 

  //创建一个新数组。 

  flatMapToURL 
  flatMapToURL 
  flatMapToURL 

  //创建一个新数组。 

  mapToRequest 
  mapToRequest 
  mapToRequest 

  //创建一个新数组。 

尽管我们只需要最后的结果数组，但我们又创建了3个中间数组，这绝对没有用。 发生这种情况是因为filter ， map和flatMap是渴望立即计算的函数。

对于较小的数据集来说这不是问题，但是在处理庞大的数据集时可能会出现问题。

解决方案：使用LazyCollection

使用一个惰性集合，我们可以摆脱中间的数组创建。 Array符合在RandomAccessCollection上定义的lazy属性。 lazy使用LazyRandomAccessCollection类型基本上提供了同一数组的惰性实现，该类型仅在需要时才计算值。

让我们现在实现惰性方法。

 让frameIndexes：[Int] = Array（1 ... 6） 

 让lazyImageRequests = frameIndexes 
  。懒 
  .filter {$ 0％2 == 1} 
  .map {“ animation _ \（$ 0）.jpeg”} 
  .flatMap {URL（string：“ https://www.somehost.com/\($0）”）} 
  .map {Request（url：$ 0）} 

容易吧？ 我们保持将值从一个转换为另一个的声明性方法，但是仅在.lazy之后添加.lazy达到良好的性能。

它将执行得更好，因为除非访问元素，否则什么也不会执行。 此时，我们有2个选项：

• 我们可以像常规数组一样使用惰性集合，并在访问它们时计算每个值。
• 我们可以逐一遍历惰性集合的元素，然后将它们存储在普通数组中。

我们将使用第二个选项来检查呼叫顺序。

  var imageRequests：[请求] = [] 

  在lazyImageRequests中请求 
  imageRequests.append（请求） 
  } 

  //我们还可以使用： 
  // lazyImageRequests.forEach {imageRequests.append（$ 0）} 

在此for循环之后，调用顺序为：

  //项目0： 
 过滤 

  //项目1： 
 过滤 
  mapToName 
  flatMapToURL 
  mapToRequest 

  //项目2： 
 过滤 

  //项目3： 
 过滤 
  mapToName 
  flatMapToURL 
  mapToRequest 

  //项目4： 
 过滤 

  //项目5： 
 过滤 
  mapToName 
  flatMapToURL 
  mapToRequest 

底线

如果我们不使用懒惰；

• 我们遍历原始数组4次。
• 我们创建3个冗余中间阵列。

如果我们使用懒惰的话；

• 我们只迭代一次。
• 在访问它们时，我们通过管道获得了每个计算出的元素。

关于缓存的注意事项

请注意，如果我们再处理lazyImageRequests ，则将再次计算每个项目。 因此，如果您计划多次访问这些项目，则建议将它们缓存在传统数组中，就像我们在上面的示例中所做的一样。

关于数组转换的注意事项

我们还可以使用数组初始化器将惰性数组转换为普通数组，如下所示。

  let imageRequests：[请求] = Array（lazyImageRequests） 

我不确定延迟集合的内部原理，但是出于某种原因，上面的代码无法打印出与for循环相同的调用顺序。 因此请记住，为此目的使用数组初始化器可能无法达到预期的性能。