前言lodash受欢迎的一个原因，是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现，很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。本文将讲述lodash源码中，惰性求值的原理和实现。
一、惰性求值的原理分析

惰性求值（Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。惰性求值中的参数直到需要时才会进行计算。这种程序实际上是从末尾开始反向执行的。它会判断自己需要返回什么，并继续向后执行来确定要这样做需要哪些值。

以下是How to Speed Up Lo-Dash ×100? Introducing Lazy Evaluation.（如何提升Lo-Dash百倍算力？惰性计算的简介）文中的示例，形象地展示惰性求值。
function priceLt(x) {   return function(item) { return item.price < x; };}var gems = [   { name: 'Sunstone', price: 4 },   { name: 'Amethyst', price: 15 },   { name: 'Prehnite', price: 20},   { name: 'Sugilite', price: 7  },   { name: 'Diopside', price: 3 },   { name: 'Feldspar', price: 13 },   { name: 'Dioptase', price: 2 },   { name: 'Sapphire', price: 20 }]; var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3).value();复制代码程序的目的，是对数据集gems进行筛选，选出3个price小于10的数据。
1.1 一般的做法如果抛开lodash这个工具库，让你用普通的方式实现var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3);那么，可以用以下方式：
_(gems)拿到数据集，缓存起来。
再执行filter方法，遍历gems数组（长度为10），取出符合条件的数据：
[   { name: 'Sunstone', price: 4 },   { name: 'Sugilite', price: 7  },   { name: 'Diopside', price: 3 },   { name: 'Dioptase', price: 2 }]复制代码然后，执行take方法，提取前3个数据。
[   { name: 'Sunstone', price: 4 },   { name: 'Sugilite', price: 7  },   { name: 'Diopside', price: 3 }]复制代码总共遍历的次数为：10+3。执行的示例图如下：


1.2 惰性求值做法普通的做法存在一个问题：每个方法各做各的事，没有协调起来浪费了很多资源。
如果能先把要做的事，用小本本记下来