迟缓计算英文解释翻译、迟缓计算的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 lazy evaluation

分词翻译：

迟缓的英语翻译：

dilatoriness; retard; sluggish
【医】 retardation

计算的英语翻译：

calculate; compute; cast; count; figure up; calculation; computation
【计】 calc; calculating; computing; tallying
【经】 calculate; calculation; computation; computing element; reckon
reckoning

专业解析

在汉英词典视角下，“迟缓计算”对应的核心英文概念是Lazy Evaluation。这是一种重要的编程语言求值策略，尤其在函数式编程范式中广泛应用。

1.核心定义 (Core Definition)

迟缓计算 (Lazy Evaluation)：指一种计算策略，其中表达式（expression）的值不会在其绑定（bound）到变量时立即计算，而是延迟到其值首次被实际需要（required）时才进行计算。其核心在于“按需计算”（compute on demand）。
对比策略 (Contrasting Strategy)：
及早计算/严格求值 (Eager Evaluation / Strict Evaluation)：表达式在绑定到变量时或作为函数参数传递时立即被计算。这是大多数命令式编程语言（如 C, Java, Python）的默认策略。

2.工作原理与关键特征 (How It Works & Key Characteristics)

延迟执行 (Deferred Execution)：当定义一个涉及复杂计算的表达式或函数时，Lazy Evaluation 不会立刻执行计算，而是生成一个占位符（placeholder）或称为“thunk”，代表一个未来可能需要的计算承诺（promise）。
按需触发 (On-Demand Triggering)：只有当程序执行流明确需要该表达式的结果值（例如用于输出、条件判断、作为另一个函数的输入等）时，系统才会“强制”（force）执行该 thunk 所代表的计算，获取实际结果。
避免不必要计算 (Avoiding Unnecessary Work)：如果程序最终没有使用到该表达式的结果，那么相关的计算就永远不会被执行，从而节省了计算资源（CPU 时间、内存）。这是 Lazy Evaluation 最显著的优点之一。
支持无限数据结构 (Support for Infinite Data Structures)： Lazy Evaluation 使得定义和操作理论上无限大的数据结构（如无限列表）成为可能。因为计算只发生在实际访问到的部分元素上，未访问的部分不会被计算。

3.主要优势 (Advantages)

效率提升 (Improved Efficiency)：通过避免计算未被使用的值，减少了不必要的开销，尤其当计算成本高昂时（如复杂函数调用、大型数据遍历）。
增强表达能力 (Enhanced Expressiveness)：允许程序员更直接地定义和使用无限流（infinite streams）或潜在无限的数据结构，简化了某些算法的表达（如生成器模式）。
优化控制流 (Control Flow Optimization)：可以更自然地实现某些控制结构，例如在某些条件下才执行特定分支的计算。

4.潜在挑战与考量 (Potential Challenges & Considerations)

空间开销 (Space Overhead)：存储 thunk（包含计算所需的环境和代码）本身需要内存。如果大量 thunk 被创建但未及时求值，可能导致内存占用增加（空间泄漏）。
不确定性 (Non-Determinism)：计算的延迟执行可能使得程序的行为（特别是涉及副作用时）更难预测和调试，因为求值的时机变得不明确。在纯函数式语言中（副作用被严格控制），这点影响较小。
性能预测难度 (Harder Performance Prediction)：由于计算实际发生的时机难以精确预知，对程序性能进行精确分析和优化可能更具挑战性。

5.典型应用语言 (Languages Known for Lazy Evaluation)

Haskell：是最著名的默认采用 Lazy Evaluation 的纯函数式编程语言。其设计哲学深刻体现了 Lazy Evaluation 的优势（如处理无限列表）。
其他语言的支持 (Support in Other Languages)：许多现代编程语言提供了对 Lazy Evaluation 的显式支持，通常通过特定的库或语言特性实现，而非作为默认策略。例如：
Scala：通过 lazy val 关键字。
Java：通过 Supplier<T> 接口或 Stream API 的某些操作（如 filter, map 在终端操作前是惰性的）。
C#：通过 Lazy<T> 类。
Python：通过生成器（generators）和 itertools 模块中的某些函数。

参考资料来源 (Reference Sources):

Wikipedia - Lazy evaluation: (提供基础定义、原理、优缺点、语言支持概述) https://en.wikipedia.org/wiki/Lazy_evaluation
GeeksforGeeks - Lazy Evaluation: (提供更技术性的解释、代码示例、与严格求值的比较) https://www.geeksforgeeks.org/lazy-evaluation/
Haskell Wiki - Lazy Evaluation: (从 Haskell 语言视角深入探讨 Lazy Evaluation 的设计、影响和最佳实践) https://wiki.haskell.org/Lazy_evaluation
Oracle Java Documentation - java.util.function.Supplier: (展示 Java 中如何显式实现惰性求值) https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/function/Supplier.html
Microsoft Docs - Lazy Class: (展示 C# 中如何显式实现惰性初始化) https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.lazy-1

网络扩展解释

“迟缓计算”是一个结合了汉语词汇与计算机术语的复合词，其含义需从两个层面理解：

一、基础语义分析

迟缓（chí huǎn）：
指缓慢、不迅速的状态，可形容事物发展进程、动作执行或生理发育的缓慢。
近义词：缓慢、迟钝；反义词：迅速、敏捷。
计算：
常规指数学或逻辑运算，但在计算机领域特指数据处理过程。

二、计算机术语解释（核心含义）在计算机科学中，“迟缓计算”对应的专业术语是惰性计算/延迟计算（Lazy Evaluation），其特点为：

定义：推迟复杂或耗时计算的执行，直到该计算结果被实际需要时才进行。
应用场景：
▫️ 函数式编程语言（如Haskell）的默认计算模型
▫️ 资源优化场景（如Python中通过装饰器实现属性的延迟初始化）
优势：
▫️ 避免不必要的计算，提升程序效率
▫️ 支持无限数据结构的定义与操作（如无限列表）

三、典型技术实现示例（Python）

class MyClass:
@lazy_property# 通过装饰器实现延迟计算
def expensive_data(self):
# 复杂计算过程
return result

注：实际调用expensive_data属性时才会触发计算。