记忆是衍生自Lisp,Python,和Perl等过程性语言的一种设计模式，它可以对前次的计算结果进行记忆。 一个实现了记忆功能的函数, 带有显式的cache, 所以, 已经计算过的结果就能直接从cache中获得, 而不用每次都进行计算.
记忆能显著的提升大计算量代码的效率. 而且是一种可重用的方案.
本文阐述了在Java中使用这一模式的方法,并提供了一个可以提供上述功能的"记忆类\":
Foo foo = (Foo) Memoizer.memoize(new FooImpl());
这里,Foo是一个接口,它含有的方法是需要记忆的.FooImpl是Foo的一个实现.foo是Foo的一个引用.方法与FooImpl基本相同,区别在于Foo返回的值,会被缓存起来.单个记忆类的优点在于为任何类添加记忆功能是很简单的:定义一个包含需要记忆的方法的接口,然后调用memoize来实现一个实例.
为了理解记忆类是怎么实现的,我们将分几步来解释.首先,我解释一下为何缓存能够在需要它的类中实现.然后,我测试一下如何为一个特定的类添加缓存包装器.最后,我解释一下如何才能使得一个缓存包装器能够通用于任意的类.
为大计算量的程序添加缓存\r
作为一个大计算量程序的例子,我们考虑PiBinaryDigitsCalculator这个例子-计算二进制数据pi.仅有的public方法calculateBinaryDigit带有一个参数:整数n,代表需要精确到的位数.例如,1000000,将会返回小数点后的一百万位,通过byte值返回-每位为0或者1.
public class PiBinaryDigitsCalculator {/*** Returns the coefficient of 2^n in the binary* expansion of pi.* @param n the binary digit of pi to calculate.* @throws ValidityCheckFailedException if the validity* check fails, this means the implementation is buggy* or n is too large for sufficient precision to be* retained.*/public byte calculateBinaryDigit(final int n) {return runBBPAlgorithm(n);}private byte runBBPAlgorithm(final int n) {// Lengthy routine goes here ...}}
最简单直接的方法来缓存返回值可以通过修改这个类来实现:添加一个Map来保存之前计算得到的值,如下:
import java.util.HashMap;public class PiBinaryDigitsCalculator {private HashMap cache = new HashMap();public synchronized byte calculateBinaryDigit(final int n) {final Integer N = new Integer(n);Byte B = (Byte) cache.get(N);if (B == null) {byte b = runBBPAlgorithm(n);cache.put(N, new Byte(b));return b;} else {return B.bytevalue();}}private byte runBBPAlgorithm(final int n) {// Lengthy routine goes here ...}}
calculateBinaryDigit方法首先会检查HashMap里面是否缓存了这个关键字-参数n,如果找到了,就直接返回这个值.否则,就会进行这个冗长的计算,并将结果保存到缓存里面.在添加进HashMap的时候,在原始类型和对象之间还要进行小小的转换.
尽管这个方法是可行的,但是有几个缺点.首先,进行缓存的代码和正常的算法代码不是显著分开的.一个类,不仅负责进行计算,也要负责进行维护缓存数据.这样,要进行一些测试就会显得很困难.比如,不能写一个测试程序来测试这个算法持续地返回相同的值,因为,从第二次开始,结果都是直接从cache中获得了.
其次,当缓存代码不再需要,移除它会变得困难,因为它和算法块地代码是紧密结合在一起的.所以,要想知道缓存是否带来了很高的效率提升也是很困难的,因为不能写一个测试程序是和缓存数据分开的.当你改进了你的算法,缓存有可能失效-但是这个时候你并不知道[1] [2] [3] [4] [5] 下一页
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