js实现的LRU缓存function

来源：互联网发布：apache maven怎么安装编辑：程序博客网时间：2024/05/16 10:57

j

Python有这样一个叫做lru_cache的装饰器，缓存函数的返回值，极大的提高了递归和其它编程的效率

在做js函数式编程的时候，发现缺少这么一个模块，所以手写了一个

实现

先看看实现

'use strict'// lru缓存模块const LRU = require('lru')const lru_func = (f, maxCache = 10) => {  f.cache = f.cache || new LRU(maxCache)  return function(...args) {    const key = JSON.stringify(args);    var result = f.cache.get(key) || f.apply(undefined, args);    f.cache.set(key, result);    return result;  }}module.exports = lru_func;

由于某一些特性当前v8引擎还不支持，所以用到了babel进行编译

逻辑

很简单的逻辑，将原函数代理一遍，调用的时候根据参数返回缓存值，或者调用原函数进行缓存

Usage

'use strict'const lru_it = require('lru-func');const arr_len = 30,    call_num = 0,    fibo_arr = [];const fibo = lru_it((length) => {  call_num += 1;  return length <= 2 ? 1 : fibo(length - 1) + fibo(length - 2)});for (let i = 1; i <= arr_len; i++) fibo_arr.push(fibo(i));console.log(`with lru cache\nfibo(1:${arr_len})=${[fibo_arr]}\ninvoke fibo function ${call_num} times\n`)

result

with lru cachefibo(1:30)=1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987,1597,2584,4181,[......省略]invoke fibo function 30 times

作为对比

without lru cachefibo(1:30)=1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987,1597,2584,4181,[......省略]invoke fibo function 4356586 times

如果你对为什么不使用缓存会调用400w次感到疑惑，不妨深入研究一下，甚至可以整理出一个通项

其他

代码托管在这里

npm网页在这里

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