面试题：JavaScript 可迭代对象的深度优化与扩展

Question

假设你在处理海量数据时使用可迭代对象，如何对其进行性能优化？请从内存管理、迭代算法等方面阐述，并给出代码示例说明如何基于可迭代对象实现自定义的惰性求值策略。

Answer 1

内存管理优化

1. 减少中间数据存储：避免在迭代过程中创建不必要的中间数据结构，例如大列表。
2. 及时释放资源：对于一些外部资源（如文件句柄），在使用完后及时关闭，确保内存能够被回收。

迭代算法优化

1. 使用生成器：生成器是一种特殊的迭代器，它按需生成数据，而不是一次性生成所有数据。这大大减少了内存占用。
2. 优化迭代逻辑：尽量减少迭代过程中的复杂计算，将一些计算提前或推迟，以减少每次迭代的时间开销。

代码示例：基于可迭代对象实现自定义惰性求值策略

def lazy_evaluate(iterable):
    for item in iterable:
        # 这里可以进行一些延迟的计算
        yield item * 2  # 示例计算，将每个元素乘以2

data = range(1000000)  # 假设这是海量数据
lazy_result = lazy_evaluate(data)
# 此时并没有实际计算，只有在需要时才会计算并返回结果
for result in lazy_result:
    print(result)

在上述代码中，lazy_evaluate 函数接受一个可迭代对象，它使用 yield 关键字将函数变成一个生成器。这样，只有在迭代生成器时，才会对数据进行 item * 2 的计算，实现了惰性求值，从而优化了性能和内存使用。