Erklären Sie die Implementierung der Gedächtnisunterstützungsfunktion

Memoization ist eine Hilfsfunktion, oder wir können sagen, es ist eine Technik, die die Effizienz eines Programms verbessert, indem sie die Werte verfolgt, die eine Funktion in der Vergangenheit berechnet hat. In diesem Artikel besprechen wir die Memoization Helper-Funktionalität anhand verschiedener Beispiele und besprechen alle Beispiele im Detail, damit wir Memoization besser verstehen können.

Lassen Sie uns nun in den folgenden Abschnitten ausführlich auf die Memoization-Hilfsfunktionen eingehen und uns deren Implementierung und Erklärung ansehen.

Einführung in die Funktionen des Gedächtnisassistenten

Memoisierung ist eine Programmiertechnik, die verwendet wird, um die zeitliche und räumliche Komplexität eines Programms zu verbessern, indem Werte verfolgt werden, die eine Funktion in der Vergangenheit berechnet hat. Durch das Speichern der Ergebnisse von Funktionsaufrufen im Cache werden Programme effizienter. Wir verschwenden oft Zeit, indem wir Funktionen wiederholt mit denselben Parametern ausführen, die zuvor berechnet wurden. Anschließend können wir den berechneten Wert zwischenspeichern und zurückgeben, wenn die Funktion mit denselben Argumenten aufgerufen wird.

Implementierung der Memoization-Hilfsfunktion

Hier sehen wir uns zahlreiche Beispiele und Erklärungen an, die Ihnen helfen, die Funktionen der Gedächtnishilfe besser zu verstehen.

Beispiel 1

Sehen wir uns anhand dieses Beispiels an, wie die Speicherhilfsfunktion funktioniert. In diesem Beispiel besprechen wir den Code, die Ausgabe und die Erklärung, um das Konzept besser zu verstehen -

function add(num1,num2){
   for(let i=0;i<100000;i++){
   }
   return num1+num2;
}
console.log(add(5,4));
console.log(add(5,4));

Hier definieren wir die Add-Funktion und übergeben zwei Parameter num1 und num2, um die Addition der ganzen Zahlen num1 und num2 durchzuführen. In dieser Funktion führen wir eine for-Schleife aus, nach der wir die Summe zweier Ganzzahlen zurückgeben müssen.

In diesem Beispiel haben wir die Additionsfunktion aufgerufen, aber unsere Funktion benötigt aufgrund der for-Schleife einige Zeit. Wir rufen die Funktion immer wieder mit den gleichen Parametern auf. Wenn wir also Speicher nutzen, indem wir den Mehrwert speichern, um Zeit zu sparen, geben wir den zwischengespeicherten Wert zurück. Wir müssen keine zusätzlichen Werte für dieselben Parameter berechnen.

Beispiel 2

Sehen wir uns mithilfe des Codes und der Erklärung an, wie lange unsere Funktion braucht, um den Wert von add (5,4) zu bestimmen -

function add(num1,num2){
   for(let i=0;i<100000;i++){
   }
   return num1+num2;
}
console.time("Time taken");
console.log(add(5, 4));
console.timeEnd("Time taken");

Unsere Funktion benötigte 14,441 ms, um die ganzen Zahlen 5 und 4 zu addieren.

Durch die Verwendung von Memoisierungstechniken können wir den bereits berechneten Wert zwischenspeichern und ihn dann beim Aufruf der Funktion mit denselben Parametern zurückgeben, wodurch die Funktion effizienter wird.

Beispiel 3

Lassen Sie uns nun besprechen, wie Sie Memoisierungstechniken verwenden können, um die Zeit zu verkürzen, die für die wiederholte Ausführung einer Funktion mit denselben Parametern erforderlich ist.

function memoizeFunction(func) {
   let storage = {};
   return function (val1, val2) {
      const val = val1.toString() + val2.toString();
      if (!storage[val]) {
         storage[val] = func(val1, val2);
      }
      return storage[val];
   }
}
function add(num1, num2) {
   for (let i = 0; i < 10000000; i++) {
   }
   return num1 + num2;
}
console.time("First time, time taken");

let func = memoizeFunction(add);
console.log(func(5, 4));
console.timeEnd("First time, time taken");
console.time("Second time, time taken");

func = memoizeFunction(add);
console.log(func(5, 4));
console.timeEnd("Second time, time taken");
console.time("Third time, time taken");

func = memoizeFunction(add);
console.log(func(5, 4));
console.timeEnd("Third time, time taken");

Hinweis – Die zum Erledigen einer Aufgabe benötigte Zeit kann sich ändern.

In diesem Fall speichern wir den zuvor berechneten Wert mithilfe der Speicherfunktion zwischen. Wenn wir func(4,5) zum ersten Mal verwenden, werden die Argumente zunächst in String-Form konvertiert und dann zusammen mit dem berechneten Wert im Objekt „storage“ gespeichert.

Wenn die Funktion mit denselben Parametern aufgerufen wird, stellt sie außerdem zunächst fest, ob sie bereits im Objekt „Speicher“ vorhanden ist. Wenn er bereits berechnet wurde, wird er nicht erneut berechnet, sondern es wird nur der im „Speicher“ des Objekts enthaltene Wert zurückgegeben.

Wie Sie der Ausgabe entnehmen können, dauert das Addieren von 5 und 4 jedes Mal weniger Zeit, wenn Sie die Funktion mit denselben Parametern verwenden.

Nehmen Sie sich jedes Mal Zeit -

98.885 ms
83.375 ms
13.071 ms

Wie aus der Ausgabe hervorgeht, tragen Memoisierungstechniken dazu bei, die Zeit zu verkürzen, die jedes Mal benötigt wird, wenn wir eine Funktion mit denselben Parametern wiederholt aufrufen.

Beispiel 4

Lassen Sie uns ein weiteres Beispiel der Fibonacci-Sequenz-Speicherhilfsfunktion besprechen.

function memoizeFunction(func) {
   let storage = {};
   return function (val) {
      const value = val.toString();
      if (!storage[value]) {
      storage[value] = func(val);
      }
      return storage[value];
   }
}
function fibonacci(num) {
   if (num === 0 || num === 1)
   return num;
   else
   return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2);
}
console.time("First time, time taken");

let func = memoizeFunction(fibonacci);
console.log(func(6));
console.timeEnd("First time, time taken");
console.time("Second time, time taken");

func = memoizeFunction(fibonacci);
console.log(func(6));
console.timeEnd("Second time, time taken");
console.time("Third time, time taken");

func = memoizeFunction(fibonacci);
console.log(func(6));
console.timeEnd("Third time, time taken");

Wenn alle Schritte ohne die Hilfe von Gedächtnistechniken ausgeführt werden, erhöht sich die Ausführungszeit der Fibonacci-Folge exponentiell. Durch das Speichern früherer Ergebnisse können wir vordefinierte Ergebnisse erhalten, die weitere Überprüfung der Berechnungsergebnisse reduzieren und Schritte zur Linearisierung unternehmen.

Fazit

In diesem Artikel haben wir erfahren, dass Memoization eine Hilfsfunktion oder eine Technik ist, die die Effizienz eines Programms verbessert, indem sie die Werte verfolgt, die eine Funktion in der Vergangenheit berechnet hat. Durch das Speichern der Ergebnisse von Funktionsaufrufen im Cache werden Programme effizienter. Anschließend können wir den berechneten Wert zwischenspeichern und beim Aufruf der Funktion mit denselben Parametern zurückgeben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErklären Sie die Implementierung der Gedächtnisunterstützungsfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!