memoize 是一种手动实现的缓存策略,用 Map 存储输入与输出,提升纯函数(尤其递归)性能;手写需支持可序列化参数、保持 this 上下文,JSON.stringify 有局限,Map 可避免键冲突。

什么是 memoize?它不是 JavaScript 原生函数
memoize 是一种手动实现的缓存策略,核心是用对象或 Map 记录函数调用的输入与对应输出。JavaScript 没有内置 memoize,必须自己封装——尤其对递归函数(比如求斐波那契数列)效果明显,能将指数级时间复杂度降到线性。
如何手写一个基础 memoize 函数?
关键点在于:只缓存纯函数(相同输入必得相同输出)、只支持可序列化参数(如数字、字符串)、避免闭包污染缓存作用域。
function memoize(fn) {
const cache = new Map();
return function(...args) {
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;
};
}-
JSON.stringify(args)简单但有局限:不能处理undefined、function、Symbol、循环引用 - 用
Map而非普通对象,避免原型链干扰和类型转换问题(比如cache['1']和cache[1]在对象里会冲突) - 不绑定
this,保留原函数上下文行为;若需绑定,应在调用时显式传入
为什么 memoize 对递归函数特别有效?
以经典 fibonacci 为例:未缓存时,fib(40) 会重复计算同一子问题成百上千次;加了 memoize 后,每个 n 只算一次。
const fib = memoize(function(n) {
if (n <= 1) return n;
return fib(n - 1) + fib(n - 2);
});
console.log(fib(50)); // 瞬间返回,无卡顿
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- 原始递归调用次数是
O(2^n);加缓存后降为O(n) - 注意:必须让递归调用走的是被
memoize包裹后的函数(即上面例子中用fib自己调自己),否则缓存不生效 - 若函数定义在闭包内且未暴露给递归调用链,缓存会失效
哪些情况会让 memoize 失效或变慢?
缓存不是银弹。实际使用中几个高频陷阱:
- 参数含
Object或Array时,JSON.stringify可能丢失属性顺序、忽略undefined、抛错(如含Date或RegExp) - 高频调用但参数几乎不重复时,缓存反而增加内存和哈希开销
- 函数有副作用(如修改外部变量、发请求),缓存会掩盖问题,导致逻辑错误
- 长期运行的服务中,缓存无限增长,应加
maxSize或 LRU 策略(可用lru-cache库替代手写)
真正要用在生产环境的递归缓存,别只靠 JSON.stringify ——参数结构越简单,越容易安全缓存。











