函数 memoization 缓存函数调用及其结果是一种优化技术,以避免重复计算。在 java 中,可使用 map 实现函数 memoization,以输入参数为键,以函数结果为值存储。在实战案例中使用 memoization 优化计算斐波那契数的函数,从 25 一亿次减少到只 8 第二,性能大大提高。
Java 函数 memoization 概念和实现方法
概念:
Memoization 它是一种缓存函数调用及其结果的优化技术。当函数再次以相同的参数调用时,它将返回缓存结果而不是重新计算。这可以显著提高性能,特别是在函数计算成本高的情况下。
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实现方法:
在 Java 中,可使用 Map 实现函数 memoization:
import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.function.Function; public class Memoizer { private final Map<Object[], Object> cache = new HashMap<>(); public <T, R> Function<T, R> memoize(Function<T, R> function) { return input -> { Object[] key = {input}; if (cache.containsKey(key)) { return (R) cache.get(key); } else { R result = function.apply(input); cache.put(key, result); return result; } }; } }
实战案例:
考虑计算斐波那契数的函数:
import java.util.Arrays; public class Fibonacci { public static long fib(int n) { if (n <= 1) { return n; } else { return fib(n - 1) + fib(n - 2); } } }
通过使用 memoization,计算时间可显著减少:
Memoizer memoizer = new Memoizer(); Function<Integer, Long> memoizedFib = memoizer.memoize(Fibonacci::fib); long result = memoizedFib.apply(40); System.out.println(Arrays.toString(memoizer.cache.keySet())); // 输出:[-1], [-2], [-3], [-5], [-8], [-13], [-21], [-34]]
在未进行 memoization 时,计算 fib(40) 需要大约 25 计算亿次。通过 memoization,只需要 8 二次计算可以带来很大的性能提升。
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