记忆函数是用空间换时间的优化技术，通过缓存纯函数的输入输出结果避免重复计算；核心是用Map存储序列化参数为键的执行结果，要求函数无副作用且输入可安全序列化。
JavaScript 中的记忆函数（Memoization）是一种优化技术，通过缓存函数的执行结果，避免对相同输入重复计算，从而提升性能。它特别适合纯函数（输入相同、输出确定、无副作用）场景，比如递归计算、复杂数据处理或频繁调用的高开销函数。
记忆函数的核心原理
记忆函数本质是“用空间换时间”：内部维护一个缓存（通常是对象或 Map），每次调用前先查缓存；命中则直接返回结果，未命中则执行原函数、存入缓存后再返回。
关键点：
- 输入必须可安全作为缓存键（推荐用 JSON.stringify 序列化简单参数，但注意函数、undefined、Symbol、循环引用等无法被正确序列化）
- 缓存需支持多参数、不同数据类型（Map 比普通对象更健壮，支持任意键类型）
- 纯函数前提：不能依赖外部变量或修改外部状态，否则缓存结果可能失效
手写一个基础记忆函数
以下是一个兼容多数场景的简易实现（支持多参数，使用 Map 缓存）：
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function memoize(fn) {
const cache = new Map();
return function(...args) {
// 将参数数组转为字符串键（简单场景可用，注意局限性）
const key = JSON.stringify(args);
if (cache.has(key)) {
return cache.get(key);
}
const result = fn.apply(this, args);
cache.set(key, result);
return result;
};
}使用示例（优化斐波那契递归）：
const fib = memoize((n) => {
if (n <= 1) return n;
return fib(n - 1) + fib(n - 2);
});
<p>console.log(fib(40)); // 瞬间返回，未 memoize 时会卡顿数秒实际性能提升在哪
记忆函数不是“万能加速器”，它的收益体现在特定模式中：
- 重复调用相同参数：如 UI 中多次渲染同一配置项、表单校验反复检查相同值
- 高计算成本函数：如深度遍历树结构、正则匹配大量文本、数值积分等
- 递归重叠子问题：斐波那契、爬楼梯、动态规划类问题，时间复杂度可从指数级降到线性级
⚠️ 注意：如果每次调用参数都不同，或函数本身极快（如 a + b），加 memoize 反而因哈希和查表引入额外开销，得不偿失。
进阶建议与注意事项
生产环境可考虑更健壮方案：
- 用
lodash.memoize：支持自定义 resolver、缓存大小限制（LRU）、清除策略 - 对对象/数组参数，用
JSON.stringify要小心 NaN、undefined、Date、RegExp 等会被忽略或转成 null；必要时用结构化克隆或专用键生成器 - 注意内存泄漏：长期运行的程序需控制缓存生命周期，例如设置最大条目数或过期时间
- React 中类似思想体现为
useMemo和useCallback，但它们服务于渲染优化而非函数逻辑缓存
基本上就这些。记忆函数不复杂但容易忽略适用前提——先确认有重复计算，再缓存，效果立竿见影。
