在 java 中，函数的可扩展性意味着函数只在需要时执行计算，而惰性求值则可实现这一目标。惰性求值推迟函数计算，直到其结果实际需要时才进行，从而提高了性能和内存使用率。例如，在计算树形层次结构中的节点数量时，使用惰性求值可以避免不必要的计算，尤其是在处理大型树形结构时，从而提升了性能和内存使用率。
Java 函数的可扩展性：通过惰性求值实现
在 Java 中，函数的可扩展性意味着函数只在需要时才执行计算。这对于处理大数据集或可能导致显著计算成本的操作特别有用。
实现函数可扩展性的常见技术是惰性求值。惰性求值推迟函数计算，直到其结果实际需要时才进行。这允许我们仅在所需时计算函数，从而提高性能和内存使用率。
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实战案例：计算树形层次结构中的节点数量
考虑一个表示树形层次结构的类 Node：
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class Node {
private int value;
private List children;
// 计算节点及其子孙节点的数量
public int countNodes() {
int count = 1; // 当前节点
for (Node child : children) {
count += child.countNodes();
}
return count;
}
} 上述 countNodes 方法会递归地计算树中的每个子孙节点的数量。这对于小树来说可以很好地工作，但对于大树来说，它会由于重复的计算而导致低效率。
使用惰性求值实现可扩展性
我们可以通过使用惰性求值来实现 countNodes 方法的可扩展性。我们将使用 AtomicInteger 来存储当前节点及其子孙节点的数量。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
class Node {
// ...
// 计算节点及其子孙节点的数量，使用惰性求值
public AtomicInteger countNodes() {
AtomicInteger count = new AtomicInteger();
children.parallelStream()
.forEach(child -> count.addAndGet(child.countNodes().get()));
count.incrementAndGet();
return count;
}
}优势
惰性求值版本的 countNodes 方法只在需要时计算子节点的数量，避免了不必要的计算。这提升了性能和内存使用率，尤其是在处理大型树形结构时。
