谓词和 lambda 表达式

Question

我最近转移到.net 3.0（Windows 窗体，C#）。 我想了解更多关于谓词和 lambda 表达式的信息。 我们应该在哪里使用它们？ 它们会提高性能吗？ 以及它们内部如何运作。 谢谢。

Answer 1

如果你搜索 Stack Overflow，你会发现大约一千个答案来解释它们的用途。 简而言之，lambda 是一种在您想要将匿名方法传递给另一个方法时编写匿名方法的方法。 从技术上讲，与匿名方法的delegate 语法相同，但增加了类型推断的功能，因此您无需声明参数类型。 谓词是一种接受某些值并返回 bool 的方法 - 例如 Where 的参数。

不引用任何外部变量的 lambda 会变成具有虚构名称的私有静态方法。 如果它引用封闭类的实例成员，它就成为实例方法。 如果它引用局部变量，这些变量将被“提升”为编译器生成的类的字段，该类是在封闭方法开始运行时分配的，并且 lambda 的主体成为该新类中的方法。

至于性能，它们并没有太大区别。 它们涉及临时对象的创建，但是 我发现 GC 收集这些数据的效率非常高。

Answer 2

如果您想研究 C# 的不同版本以及它们有何不同。我的建议是阅读 jon skeet 的《C.Sharp.in.Depth》一书。 这将使您更好地了解新版本

Answer 3

它们会提高性能吗？ 如何
他们在内部工作吗？ 谢谢。

大多数情况下，您永远不会注意到性能受到影响。 然而，有一些病态的情况会影响性能，即过度使用定点组合器。

这是一个众所周知的技巧，我们可以使用 Y-combinator 来编写递归 lambda 函数，但是请考虑以下代码：

using System;
using System.Diagnostics;

namespace YCombinator
{
    class Program
    {
        static Func<T, U> y<T, U>(Func<Func<T, U>, Func<T, U>> f)
        {
            return f(x => y<T, U>(f)(x));
        }

        static int fibIter(int n)
        {
            int fib0 = 0, fib1 = 1;
            for (int i = 1; i <= n; i++)
            {
                int tmp = fib0;
                fib0 = fib1;
                fib1 = tmp + fib1;
            }
            return fib0;
        }

        static Func<int, int> fibCombinator()
        {
            return y<int, int>(f => n =>
            {
                switch (n)
                {
                    case 0: return 0;
                    case 1: return 1;
                    default: return f(n - 1) + f(n - 2);
                }
            });
        }

        static int fibRecursive(int n)
        {
            switch (n)
            {
                case 0: return 0;
                case 1: return 1;
                default: return fibRecursive(n - 1) + fibRecursive(n - 2);
            }
        }

        static void Benchmark(string msg, int iterations, Func<int, int> f)
        {
            int[] testCases = new int[] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20 };
            Stopwatch watch = Stopwatch.StartNew();
            for (int i = 0; i <= iterations; i++)
            {
                foreach (int n in testCases)
                {
                    f(n);
                }
            }
            watch.Stop();
            Console.WriteLine("{0}: {1}", msg, watch.Elapsed.TotalMilliseconds);
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            int iterations = 10000;
            Benchmark("fibIter", iterations, fibIter);
            Benchmark("fibCombinator", iterations, fibCombinator());
            Benchmark("fibRecursive", iterations, fibRecursive);
            Console.ReadKey(true);
        }
    }
}

该程序打印出：

fibIter: 14.8074
fibCombinator: 61775.1485
fibRecursive: 2591.2444

fibCombinator 和 fibRecursive 在功能上等效并且具有相同的计算复杂度，但 fibCombinator 是完整的 4100x由于所有中间对象分配，速度较慢。