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表达式的知识。我们应该在哪里使用它们？他们是否提高绩效？以及他们如何在内部工作。谢谢。

Answer 1

如果你搜索堆栈溢出，你会发现大约一千个答案，解释他们的用途。简而言之 - lambda是一种在想要将它传递给另一个方法的地方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，尽管增加了类型推断的功能，所以不需要声明参数类型。谓词是一种接受某个值并返回bool的方法 - 一个例子是Where的参数。

不引用任何外部变量的lambda会变成一个私有静态方法，并带有构成名称。如果它引用封闭类的实例成员，它将成为一个实例方法。如果引用了局部变量，那些变量就会被“提升”为编译器生成的类的字段，该类在封闭方法开始运行时分配，并且lambda的主体成为新类中的方法。

至于性能，它们没有太大的差别。它们涉及创建临时对象，但是I find that these are collected extremely efficiently by the GC。

Answer 2

如果你想研究C＃的不同版本以及它们的不同之处，我建议阅读jon -symet的书C.Sharp.in.Depth。这会让你更好地理解新版本

Answer 3

它们是否提高性能？以及他们如何在内部工作。谢谢。

大多数情况下，您永远不会注意到性能受到影响。但是，有一些病理情况会导致性能下降，即过度使用fixed point combinators。

它是一个众所周知的把戏，我们可以使用的Y组合子来写递归lambda函数，但是考虑下面的代码：

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); 
     } 
    } 
} 

这个程序打印出：

fibIter: 14.8074 
fibCombinator: 61775.1485 
fibRecursive: 2591.2444

fibCombinator和fibRecursive在功能上是等价的，并且具有相同的计算复杂度，但是由于所有中间对象分配，fibCombinator的速度较慢4100倍。