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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.
Foo foo = (Foo) Memoizer.memoize(new FooImpl());
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
public class PiBinaryDigitsCalculator {
* Returns the coefficient of 2^n in the binary
* @param n the binary digit of pi to calculate.
* check fails, this means the implementation is buggy
* retained.
public byte calculateBinaryDigit(final int n) {
}
private byte runBBPAlgorithm(final int n) {
}
}
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:
public class PiBinaryDigitsCalculator {
private HashMap cache = new HashMap();
public synchronized byte calculateBinaryDigit(
final Integer N = new Integer(n);
if (B == null) {
cache.put(N, new Byte(b));
} else {
}
private byte runBBPAlgorithm(final int n) {
}
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.
第三,缓存代码不能被重用.尽管代码遵从了一个普通的模式,但是都是在一个类- PiBinaryDigitsCalculator里面.
前面两个问题都可以通过构造一个缓存包装器来解决.
缓存包装器
public interface BinaryDigitsCalculator {
public byte calculateBinaryDigit(final int n);
然后定义两个实现,分别负责两个任务:
implements BinaryDigitsCalculator {
public byte calculateBinaryDigit(final int n) {
}
private byte runBBPAlgorithm(final int n) {
}
}
import java.util.HashMap;
public class CachingBinaryDigitsCalculator implements
private BinaryDigitsCalculator binaryDigitsCalculator;
public CachingBinaryDigitsCalculator(
this.binaryDigitsCalculator = calculator;
public synchronized byte calculateBinaryDigit(int n) {
Byte B = (Byte) cache.get(N);
byte b =
cache.put(N, new Byte(b));
} else {
}
}
这是很之前的实现PiBinaryDigitsCalculator的一种简单的refactored版本. CachingBinaryDigitsCalculator包装了BinaryDigitsCalculator句柄,并增加了缓存,供calculateBinaryDigit的方法调用. 这种方法提高了代码的可读性与可维护性. 用户不能直接使用BinaryDigitsCalculator接口来实现算法,所以,如果需要关闭缓存块,将是很容易实现的.
责编:罗莉
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