在c++中這裡的拖延戰術擁有乙個非常優雅的名字 －－ lazy evalution。一旦你的程式中使用了lazy evaluation，那麼你就可以在你實際需要某些動作時編寫相應的**，如果不需要，那麼相應的動作也就永遠都不會執行。
對於引用技術，相信大部分人都不覺得陌生，在c++中的智慧型指標shared_ptr便是利用這一技術的最佳人選。
下面要講的是c++的string類的實現，string類的實現（可能有些庫並未採用lazy evaluation的技術）同樣採用了引用計數，比如下面是我們經常會遇到的**：
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classstring
;
string s1 =
"hexo";
string s2 = s1;
關於 string s2 ＝ s1的行為，其實取決於string類的copy ctor的實現方式，如果string類採用的時eager evaluation的方式，這就意味著，當s2被建立的時候，copy ctor負責為s2分配記憶體空間，並且拷貝s1的內容到s2的記憶體中。設想一下，如果s2的值並未被使用或者是在之後的語句中對於s2只是讀取，並未修改，那麼上述的copy ctor的工作便是白白浪費掉了的。如果在乙個程式中大量出現這樣的物件的建立，那麼對於整個程式的衝擊無疑時很大的。
此時，lazy evaluation可以省去上述的很多任務作，因為此時s2與s1共享同一塊記憶體空間，直到不得不分配自己的空間時。這個過程省去了「分配記憶體」以及「字串拷貝」的工作，只需要做一些簡單的記錄，表示當前s2與s1共享的是同一塊記憶體空間即可。當然，這整個過程對於使用者來說則是透明的。比如下面的讀取操作：
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cout<< s1 <<
" "<< s2 << endl;
cout
<< s1 + s2 << endl;
這樣的共享直到某個不得已的瞬間出現，即其中的任何乙個字串發生改變的時候，比如：
1 s1.tolowercase();//將s1中的所有的字母都變為小寫
上述**的意圖是修改s1的內容，但是現在s1與s2共享的是同一塊記憶體空間，那麼此時就需要為s2分配空間，並且複製字串的內容。如果整個過程都沒有出現字串被修改的操作，那麼lazy evaluation便做到了不必為你不需要的操作付出任何的代價。
其實這就是c++的string的cow（copy on write）的技術。大部分的程式庫現在都使用的是cow的技術，順帶一提，這樣的計數是執行緒不安全的。
繼續上面的string類，對於下面的**：
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string s ="hello";
cout << s[
3];
//僅僅只是讀取
s[3] =
'x ;
上述兩句都是對operator的呼叫，我們希望區分上述兩種語句，讀或者寫，因為如果是讀，那麼我們還可以更lazy一點，直到寫時再分配記憶體以及複製記憶體。編譯器如何區分呢？很無奈，編譯器做不到，我們可以使用**類的技術來實現區分。
假設程式中使用了大型物件，其內部還有很多不同的字段，假設我們需要從乙個很大的資料庫中去讀取物件的內容，假設物件很大，那麼我們在需要某個物件時，不是直接將該物件完全讀入之後，再讀取需要的字段，而是在需要某個欄位的時候再去讀取該物件的相應字段即可。例如下面的乙個簡單的類；
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structtype1
;
struct
type2
;
struct
type3
;
class
largestruct
;現在我有乙個本地的read函式，需要讀取mem1欄位，如：
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void readmem1(const
char *arg)
return;
}
那麼上述的**中只需要訪問到big物件的mem1欄位，但是我們卻需要構造出整個物件，這無疑是對資源的一大浪費，設想一下，如果資料儲存在遠端的伺服器，那麼每次拷貝乙個largestruct的物件，無疑是對網路頻寬的一大浪費，顯然，lazy fetching在這裡意味著 提供給你的資源絕對不要超出你想要的範圍，否則就是浪費。
那麼，像上述這樣的類，本地應該如何定義，才能使用lazy evaluation。也就是說lazy fetching的技術如何實現呢，其實很簡單，定義乙個指標的類，也就是說上述的mem1，mem2，mem3不是直接作為物件放在類中，而是使用指標。（這裡其實很容易想到，比如我們不需要該成員時，只需要將成員置為空，並且不會呼叫該成員的任何建構函式，直到需要時，才構造該成員變數的物件即可）。
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structtype1
;
struct
type2
;
struct
type3
;
class
largestruct
};
只有在真正需要某個成員的時候，才會將該指標賦值，如果是在const成員函式中，怎麼改變成員變數呢，請參考 ***x
矩陣運算是乙個非常好的例子，比如：a b是兩個1000*1000的矩陣：
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matrix a(1000,
1000), b(
1000,
1000);
matrix c = a + b; //這裡先不必急著計算c的值。
... //此處的**中並未使用c的值，又或者是改變了c的值。
c ＝ a＋ a; // c的值又被改變了，上面的a＋b的值，我們還沒計算呢，那就不必計算了。節約了資源，不是嗎？
對於上述這樣的**，程式設計師的不經意的語句將導致 100萬的數字的計算，計算成本是相當大的。
還有乙個值得稱頌的點，是部分值，也就是說我們只需要使用結果矩陣的部分值：
比如：
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matrix a(1000,
1000), b(
1000,
1000);
matrix c = a + b;
//這裡先不必急著計算c的值。
cout << c[
4] ;
// 這裡只需要第4行的資料，那麼只計算第4行即可。
那麼我們究竟有多幸運，使得我們不需要計算整個矩陣的值呢，其實概率是很大的，矩陣運算大部分都是採用了這樣的懶惰政策，大大節省了時間與資源，但是在下面的情況下，幸運就不會再出現了：
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cout <<c ; //需要列印整個矩陣的值，
b ＝
d； //b被改變了。那麼上述的
c ＝ a＋b的值，此時就必須計算
c的所有的元素，因為b的值被改變了。（a的值被改變亦是如此）。
緩式評估帶來的好處對於整個程式而言可能有很大的衝擊，所以在編寫**時：請謹記「不要付出任何額外的代價」，任何操作不必急著做，因為有可能這些操作永遠都不會被執行。
lazy 在此時最大的優點便是這些操作對使用者而言是完全透明的。不必更改客戶端的**便可以取得效能的大幅提公升。
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