memoization 来源于拉丁语 memorandum ("to be remembered"),不要与 memorization 混淆了。javascript
首先来看一下维基百科的描述:java
In computing, memoization or memoisation is an optimization technique used primarily to speed up computer programs by storing the results of expensive function calls and returning the cached result when the same inputs occur again.
简单来讲,memoization 是一种优化技术,主要用于经过存储昂贵的函数调用的结果来加速计算机程序,并在再次发生相同的输入时返回缓存的结果。git
本文首先介绍一个简单的使用 memoization 优化技术的例子,而后解读 underscore 和 reselect 库中使用 memoization 的源码,加深理解。github
不假思索,咱们会当即写下以下的代码:redux
const factorial = n => { if (n === 1) { return 1 } else { return factorial(n - 1) * n } };
const cache = [] const factorial = n => { if (n === 1) { return 1 } else if (cache[n - 1]) { return cache[n - 1] } else { let result = factorial(n - 1) * n cache[n - 1] = result return result } };
常见的方式是 闭包 和 memoization 一块儿搭配使用:缓存
const factorialMemo = () => { const cache = [] const factorial = n => { if (n === 1) { return 1 } else if (cache[n - 1]) { console.log(`get factorial(${n}) from cache...`) return cache[n - 1] } else { let result = factorial(n - 1) * n cache[n - 1] = result return result } } return factorial }; const factorial = factorialMemo();
继续变形,下面这种编写方式是最多见的形式。闭包
const factorialMemo = func => { const cache = [] return function(n) { if (cache[n - 1]) { console.log(`get factorial(${n}) from cache...`) return cache[n - 1] } else { const result = func.apply(null, arguments) cache[n - 1] = result return result } } } const factorial = factorialMemo(function(n) { return n === 1 ? 1 : factorial(n - 1) * n });
从阶乘的这个例子能够知道 memoization 是一个空间换时间的方式,存储执行结果,下次再次发生相同的输入会直接输出结果,提升了执行的速度。app
// Memoize an expensive function by storing its results. _.memoize = function(func, hasher) { var memoize = function(key) { var cache = memoize.cache; var address = '' + (hasher ? hasher.apply(this, arguments) : key); if (!_.has(cache, address)) cache[address] = func.apply(this, arguments); return cache[address]; }; memoize.cache = {}; return memoize; };
代码一目了然,使用 _.memoize 来实现阶乘以下:函数
const factorial = _.memoize(function(n) { return n === 1 ? 1 : factorial(n - 1) * n });
参照这个源码,上面的阶乘继续能够变形以下:优化
const factorialMemo = func => { const memoize = function(n) { const cache = memoize.cache if (cache[n - 1]) { console.log(`get factorial(${n}) from cache...`) return cache[n - 1] } else { const result = func.apply(null, arguments) cache[n - 1] = result return result } } memoize.cache = [] return memoize } const factorial = factorialMemo(function(n) { return n === 1 ? 1 : factorial(n - 1) * n });
export function defaultMemoize(func, equalityCheck = defaultEqualityCheck) { let lastArgs = null let lastResult = null // we reference arguments instead of spreading them for performance reasons return function () { if (!areArgumentsShallowlyEqual(equalityCheck, lastArgs, arguments)) { // apply arguments instead of spreading for performance. lastResult = func.apply(null, arguments) } lastArgs = arguments return lastResult } };
从源码能够知道当 lastArgs 与 arguments 相同的时候,就不会再执行 func。
memoization 是一种优化技术,避免一些没必要要的重复计算,能够提升计算速度。