递归函数,通过把一个大而复杂问题简化为许多但规模较小的问题,以同一个相似模式来计算,降低了解题的难度;通过调用自身函数,极大地减少了函数代码量的优点而为开发者喜爱。但因其不断调用自身函数开辟新栈,且大量传入同样参数,得到同样的结果,重复同一行为,也会浪费大量的内存。

以经典问题,斐波那契数列为例:

斐波那契数列指的是这样一个数列: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,求其第N项的值。

对数列进行分析,我们发现,从自三项开始,第N项的值就等于其前两项之和,即第N-1和第N-2项的和。所以我们可以这样写func(n)=func(n-1)+func(n-2)

代码如下:

1 function fibonacci(n){
2     if((n==0)||(n==1)){
3         return n;
4     }else{
5       return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);//调用自身函数实现递归
6     }
7 }

分析代码我们发现,计算第N项的值总要计算第0项或第1项等较小的项的值,且会进行多次运算,结果相同。在此函数内,其边界项(0、1项)简便,若是进行边界项复杂的函数,内存会大量浪费。

memoization的思想是通过定义一个数组,用来存放计算过的数据,在需要的时候直接从数组中取出,而不必再次计算,从而省去大量不必要的动作。

以下是JS实现方式:

var fibonacci=function(n){
    var cache=[];//定义一个空数组用来存放计算好的数据
  if((n==0)||(n==1)){
    return n;
  }else{
    cache[n-1]=cache[n-1]||fibonacci(n-1);//应用||或运算符“短路”的特性,若在数组中找到其值,则直接使用数组内的值,若没有,再进行计算,并将值存入数组
    cache[n-2]=cache[n-2]||fibonacci(n-2);
    return cache[n-1]+cache[n-2];//返回数组中的值
  }
}

由上可以看出,在计算过一次后,数据被存入数组,再次调用时便会优先找到数组内的值而免于大量计算,从而提升效率。

以下是PHP实现(其实差不多。。。)

function fibonacci($n){
  $cache=[];
  if(($n==0)||($n==1)){
    return $n;
  }else{
    cacehe[$n-1]=cache[$n-1]||fibonacci($n-1);
    cacehe[$n-2]=cache[$n-2]||fibonacci($n-2);
    return cache[$n-1]+cache[$n-2];
  }
}

开始总结笔记了,如有错误,请各位不吝指正,谢谢。