感谢您的记忆

认识我的人都知道我的记忆力绝对是垃圾。任何缺少 monty python 对白和 90 年代另类摇滚乐队曲目列表的内容，我都无法接受。 然而，对我们来说幸运的是，计算机在记住事物方面的能力要强得多。

概念

我们今天讨论的技术称为记忆化。让我们从讨论纯函数开始。纯函数背后的想法是，无论你给它什么输入，它总是会给出相同的输出。现在考虑一下您是否有一个进程密集型功能或需要大量开销的功能。如果您已经知道在提供一组特定参数时运行该函数的结果，为什么要利用您的资源再次运行它。记忆化允许我们使用该函数的参数作为键来存储该函数先前执行的结果。以下代码片段演示了记忆函数的样子：

处决

const memoize = {};

const getResult = async (n1, n2) => {
  const key = `${n1}_${n2}`;
  if (!memoize[key]) {
    memoize[key] = await resourceIntensiveFunction(n1, n2);
  }
  return memoize[key];
};

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让我们看一下代码。我们从一个名为 memoize 的对象开始，它将存储我们的参数和结果作为键值集。接下来我们有一个名为 getresult 的函数，它带有两个参数：n1 和 n2。为了简单起见，我们假设顺序很重要。我们将使用两个参数的串联来创建一个变量键。

现在我们需要检查 memoize 对象是否包含该键的值。我们检查，如果没有，我们别无选择，只能运行资源密集型功能。如果我们运行该函数，我们还必须将结果存储在记忆对象中以供将来执行。这样，下次针对这些相同的参数运行此函数时，它将在对象中找到结果并跳过资源密集型函数。

记住之前运行过的查询

先前未运行查询时进行记忆

好处

这在许多场景中都很有用。例如，如果您有一系列需要大量时间和资源的长计算，那么这就是值得进行的优化。如果您有需要高网络吞吐量或大量临时磁盘空间的东西，它也可能很有价值。对于任何这些场景，优点有两个：它消除了运行先前已执行的函数的需要，并且为需要计算的函数释放了资源，因为它们不会与已映射的函数竞争资源.

挑战

在某些情况下这可能不是正确的方法，所以不要总是使用这种范例。如果您的函数不是纯函数并且它会根据外部因素而变化，那么您不想使用这种方法，因为它总是会为您提供第一次运行时的值，而不考虑其他变量。如果应用程序很少使用同一组参数运行该函数，您也不想使用它。在这种情况下，您将拥有越来越大的很少被使用的数据结构。

记忆就差不多了。这是一个非常简单的模式，名字听起来却很吓人。它有很多应用程序，希望这能让您更好地了解幕后发生的事情。现在，请原谅，我必须去记住今晚我要做什么。

源代码可在 github 上获取

以上就是感谢您的记忆的详细内容，更多请关注抖狐科技其它相关文章！