当在进行大量的计算时,提升性能最直接有效的一种方式就是避免重复计算。通过在内存中缓存和重复利用相同计算的结果,称之为内存缓存。最明显的例子就是生成斐波那契数列的程序:
要计算数列中第 n 个数字,需要先得到之前两个数的值,但很明显绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的。即每个更后面的数都是基于之前计算结果的重复计算。
而我们要做就是将第 n 个数的值存在数组中索引为 n 的位置,然后在数组中查找是否已经计算过,如果没有找到,则再进行计算。
程序 fibonacci_memoization.go 就是依照这个原则实现的,下面是计算到第 40 位数字的性能对比:
- 普通写法:4.730270 秒
- 内存缓存:0.001000 秒
内存缓存的优势显而易见,而且您还可以将它应用到其它类型的计算中,例如使用 map而不是数组或切片
内存缓存的技术在使用计算成本相对昂贵的函数时非常有用(不仅限于例子中的递归),譬如大量进行相同参数的运算。这种技术还可以应用于纯函数中,即相同输入必定获得相同输出的函数。