无闻 1 year ago
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eBook/06.12.md

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 当在进行大量的计算时,提升性能最直接有效的一种方式就是避免重复计算。通过在内存中缓存和重复利用相同计算的结果,称之为内存缓存。最明显的例子就是生成斐波那契数列的程序(详见第 6.6 和 6.11 节):
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-要计算数列中第 n 个数字,需要先得到之前两个数的值,但很明显绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的。即每个更后面的数都是基于之前计算结果的重复计算,正如示例 6.11 [fibonnaci.go](examples/chapter_6/fibonnaci.go) 所展示的那样。
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+要计算数列中第 n 个数字,需要先得到之前两个数的值,但很明显绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的。即每个更后面的数都是基于之前计算结果的重复计算,正如示例 6.11 [fibonnaci.go](examples/chapter_6/fibonacci.go) 所展示的那样。
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 而我们要做就是将第 n 个数的值存在数组中索引为 n 的位置(详见第 7 章),然后在数组中查找是否已经计算过,如果没有找到,则再进行计算。
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@@ -11,7 +11,7 @@
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 - 普通写法:4.730270 秒
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 - 内存缓存:0.001000 秒
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-内存缓存的优势显而易见,而且您还可以将它应用到其它类型的计算中,例如使用 map(详见第 7 章)而不是数组或切片(Listing 6.21 - fibonacci_memoization.go):
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+内存缓存的优势显而易见,而且您还可以将它应用到其它类型的计算中,例如使用 map(详见第 7 章)而不是数组或切片(Listing 6.21 - [fibonacci_memoization.go](examples/chapter_6/fibonacci_memoization.go)):
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 ```go
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 package main
@@ -58,4 +58,4 @@ func fibonacci(n int) (res uint64) {
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 - [目录](directory.md)
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 - 上一节:[计算函数执行时间](06.11.md)
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