如何用 JavaScript 编写简单的 Memoization 函数代码？

什么是Memoization函数？

Memoization（记忆化）是一种优化技术，它可以缓存函数的结果，达到减少重复计算的目的。当使用相同的参数调用同一个函数时，它会从缓存中返回结果而不是重新计算。这种技术在计算量大、重复计算较多的函数中非常实用。

下面我们就来看看如何用JavaScript编写一个简单的Memoization函数。

实现Memoization函数的两种方法

方法一：闭包(Closure)

下面的函数代码就是用闭包实现Memoization函数的例子：

function memoize(func) {
  var cache = {};
  return function() {
    var key = JSON.stringify(arguments);
    if (cache[key]) {
      console.log("从缓存中取得计算结果：");
      console.log(cache[key]);
      return cache[key];
    } else {
      console.log("进行计算并缓存结果：");
      var val = func.apply(this, arguments);
      cache[key] = val;
      return val;
    }
  };
}

这段代码中，memoize函数返回了一个闭包函数，这个闭包函数引用了外部的cache变量。当调用返回的闭包函数时，先进行参数的序列化（将多个参数转换为一个字符串），然后检查缓存中是否存在这个参数的计算结果。如果存在，则直接返回缓存中的值；否则进行函数计算，并将结果存入缓存，然后才返回结果。

这种方法只适用于原始类型或序列化后的参数，不适合传递引用类型的参数。

方法二：Map

使用ES6的Map数据结构也可以实现Memoization函数。下面的代码就是用Map实现Memoization函数的例子：

function memoize(func) {
  var cache = new Map();
  return function() {
    var key = JSON.stringify(arguments);
    if (cache.has(key)) {
      console.log("从缓存中取得计算结果：");
      console.log(cache.get(key));
      return cache.get(key);
    } else {
      console.log("进行计算并缓存结果：");
      var val = func.apply(this, arguments);
      cache.set(key, val);
      return val;
    }
  };
}

这段代码中，memoize函数同样返回了一个闭包函数，这个闭包函数引用了外部的cache变量。当调用返回的闭包函数时，先进行参数的序列化（将多个参数转换为一个字符串），然后检查缓存中是否存在这个参数的计算结果。如果存在，则直接返回缓存中的值；否则进行函数计算，并将结果存入缓存，然后才返回结果。

这种方法适用于所有类型的参数，因为Map可以存储引用类型。

使用Memoization函数的例子

下面是使用Memoization函数的一个例子：

function fibonacci(n) {
  if (n === 0) return 0;
  if (n === 1) return 1;
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
var memoizedFibonacci = memoize(fibonacci);
console.log(memoizedFibonacci(10));
console.log(memoizedFibonacci(10));

这段代码中，我们定义了一个递归函数fibonacci(n)，它能够计算斐波那契数列的第n项。然后我们使用memoize函数创建一个新的函数，这个函数在调用fibonacci(n)时会缓存计算结果。最后我们分别调用memoizedFibonacci(10)两次，发现第二次调用时不再进行计算，而是直接从缓存中返回结果：

进行计算并缓存结果：
55
从缓存中取得计算结果：
55

结论

Memoization是一种非常实用的优化技术，它可以降低函数计算的成本，提高程序的运行效率。我们可以使用闭包或Map来实现Memoization函数，然后在需要进行重复计算的函数中使用这个函数。当然，Memoization函数并不是万能的，它也有一些局限性，需要我们在使用时加以注意。