闭包通过将计算结果保存在私有作用域中实现缓存，避免重复计算。1. 闭包像自带小金库的函数，可存储如阶乘等计算结果，调用时先查缓存，有则直接返回，无则计算后存入；2. 其优点包括提升性能，尤其对递归密集型计算如阶乘、斐波那契数列，减少耗时，同时封装缓存数据，保证安全性；3. 缺点是占用内存，过多缓存可能导致内存泄漏，且闭包状态持久化可能引发副作用，需注意线程安全；4. 应用场景广泛，包括斐波那契数列、复杂数据转换、网络请求结果缓存、模板编译缓存等，凡需避免重复计算之处均可使用，但需权衡性能与内存消耗。
闭包通过将计算结果保存在其作用域内，避免重复计算，从而实现缓存。
解决方案
闭包就像一个自带小金库的函数。这个小金库（闭包的作用域）可以存储一些东西，比如计算结果。每次调用这个函数，它会先看看小金库里有没有现成的结果，有的话直接拿出来用，没有的话才重新计算，然后把结果放进小金库，下次再用。
举个例子，假设我们需要一个函数来计算某个数的阶乘。用闭包缓存计算结果，可以这样写：
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function factorialCache() {
const cache = {}; // 闭包内的“小金库”
return function factorial(n) {
if (n in cache) {
return cache[n]; // 小金库里有，直接拿
}
if (n <= 1) {
return 1;
}
const result = n * factorial(n - 1); // 递归计算
cache[n] = result; // 把结果放进小金库
return result;
};
}
const factorial = factorialCache();
console.log(factorial(5)); // 计算并缓存 5 的阶乘
console.log(factorial(6)); // 计算并缓存 6 的阶乘 (会用到缓存的 5 的阶乘)
console.log(factorial(5)); // 直接从缓存中获取 5 的阶乘在这个例子里，
factorialCache函数返回了一个新的函数
factorial。
factorial函数可以访问
factorialCache函数内部的
cache变量，即使
factorialCache函数已经执行完毕。 这就是闭包。
每次调用
factorial(n)，它会先检查
cache里有没有
n的阶乘。 如果有，直接返回缓存的结果。 如果没有，计算
n的阶乘，然后把结果存到
cache里，下次再用。
闭包缓存计算结果有哪些优点？
使用闭包缓存计算结果最直接的优点就是性能提升。 对于计算密集型的函数，比如阶乘、斐波那契数列等，缓存可以避免重复计算，显著提高效率。 想象一下，如果每次都重新计算
factorial(5)，当
n很大的时候，会浪费很多时间。 闭包缓存就像给函数装了一个“记忆”，让它记住之前算过的值，下次直接用，省时省力。
另外，闭包还提供了一种封装数据的方式。
cache变量只在闭包内部可见，外部无法直接访问，保证了数据的安全性。 这种封装性使得代码更加模块化，易于维护。
闭包缓存计算结果有哪些缺点？
凡事都有两面性。 闭包缓存虽然好用，但也有一些需要注意的地方。
首先，闭包会占用内存。 缓存的结果越多，占用的内存就越大。 如果缓存的数据量很大，可能会导致内存泄漏。 所以，在使用闭包缓存的时候，需要权衡缓存带来的性能提升和内存占用之间的关系。
其次，闭包可能会导致意外的副作用。 因为闭包内部的状态是持久的，如果在闭包内部修改了某个变量，可能会影响到后续的调用。 尤其是在并发环境下，需要特别注意闭包的线程安全性。
除了阶乘，闭包缓存还能用在哪些场景？
闭包缓存的应用场景非常广泛。 任何需要避免重复计算的函数都可以使用闭包缓存。
- 斐波那契数列： 和阶乘类似，斐波那契数列的计算也存在大量的重复计算。 使用闭包缓存可以显著提高计算效率。
- 复杂的数据转换： 如果需要对大量数据进行复杂的转换，可以使用闭包缓存已经转换过的数据，避免重复转换。
- 网络请求： 在某些情况下，可以缓存网络请求的结果，避免重复请求。 但需要注意缓存的过期时间，避免缓存过期的数据。
- 模板引擎： 模板引擎可以缓存编译后的模板，避免每次都重新编译模板。
总而言之，只要是需要避免重复计算的场景，都可以考虑使用闭包缓存。 但需要权衡缓存带来的性能提升和内存占用之间的关系，选择合适的缓存策略。
