记忆化(memoization)是一种提高计算机程序执行速度的优化技术,通过存储大量计算量函数的返回值,当这个结果再次使用时不需要重新计算,而是从缓存中直接取出。
JavaScript 的对象和数组要实现这种优化是非常方便的。
比如,斐波那契数列(Fibonacci,前面两项之和等于后一项的值),常见的写法如下:
const fibonacci = n => {
return n < 2 ? n : fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2);
};
for (let i = 0; i <= 10; i++) {
console.log(i + ': ' + fibonacci(i));
};
这样实现的方法,做了很多重复性的工作,fibonacci
函数被调用了 453 次,其中 for 循环调用了 11 次,而它自己调用了 442 次。如果引入记忆功能,见可以显著地减少运算量。
Fibonacci 记忆化的实现
使用一个 memo
的数组储存计算结果:
const fibonacci = function () {
let memo = [0, 1];
const fib = n => {
let result = memo[n];
if (typeof result !== 'number') {
result = fib(n-1) + fib(n-2);
memo[n] = result;
}
return result;
};
return fib;
}();
fibonacci
函数被调用了 29 次,其中 for 循环调用了 11 次,自己调用了18 次去取的之前存储的结果。相比较传统的方法,极大地减少了运算量。
延伸:带记忆功能函数的构造器
我们可以把上面的这种技术推广一下,编写一个函数用于构造带记忆功能的函数。
const memoizer = (memo, formula) => {
const recur = n => {
let result = memo[n];
if (typeof result !== 'number') {
result = formula(recur, n);
memo[n] = result;
}
return result;
};
return recur;
};
现在,可以使用 memoizer
函数来构造 fibonacci
函数,只需提供初始的 memo 数组和 formula 函数:
const fibonacci = memoizer([0, 1], function (recur, n) {
return recur(n-1) + recur(n-2);
});
通过设计这种生产另一个函数的函数,可极大地减少我们的工作量。例,要产生一个可记忆的阶乘函数,只需要提供基本的阶乘公式即可:
const factorial = memoizer([1, 1], function (recur, n) {
return n * recur(n-1);
});
参考自:《JavaScript语言精粹》
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