JavaScript Memoization

通过阅读网络上帖子： http://realazy.org/blog/2008/04/22/javascript-memoization/
写下学习心得如下：

“Memoization 原理非常简单，就是把函数的每次执行结果都放入一个散列表中，在接下来的执行中，在散列表中查找是否已经有相应执行过的值，如果有，直接返回该值，没有才 真正执行函数体的求值部分。很明显，找值，尤其是在散列中找值，比执行函数快多了。现代 JavaScript 的开发也已经大量使用这种技术。”

例如  fibonacci 函数；

可以写这样的函数：

Function　F(n){
        if (n == 0 || n == 1) return 1;
        return F(n-1) + F(n-2);
}
F（5）；

其计算过程如下：
F(5)=F(4)+F(3);
计算F（4）  计算F(4) ,记得计算F(3) 和F(2)  F(3)=F(2)+F(1); F(2)=F(1)+F(0);
             F(1)， F(0) 各计算一次得出结果1；F(2)才得出结果2； 但是接着又计算了F(1);  这样一来就重复计算了F(1)  到了蓝这一步时，又重复计算了F(2);…..
如此在数值变得更大时，重复执行函数的就更多…..

现有如下方式计算：
function  kk(n){
    if (n == 0 || n == 1) return 1;
    return gg(n-1) + gg(n-2);
}

gg = function (){
    var cache = {};
    return function(c){
        var key = c;
if (!(key in cache))
            cache[key] = kk.call(null, c);
        return cache[key];
    }
}();

gg(4)
例如gg(2) 就不用再去循环计算….  而直接返回 cache[2]为一个具体的数值;
     gg(3) 就不用再去循环计算….  而直接返回 cache[3]为一个具体的数值;

当gg(30)这样的算式时，效果就非常明显，比F(30)块1000倍。

找值，尤其是在散列中找值，比执行函数快多了。