Groovy中那些神奇注解之Memoized

PS：强烈推荐Groovyr官方文档，相当的详细，地址：http://www.groovy-lang.org/documentation.html，不用担心是英文，有点代码经验的，一看示例代码就知道是什么意思了。

好了，闲话少说，第一个注解：Memoized

Memoized的全称是：groovy.transform.Memoized，在groovy.transform包下，有很多相关的注解，可以好好了解一下

至于Memoized的作用，看名字就很明白了，就是“记住”，没错，就是把方法的执行结果缓存起来，下次调用时，如果参数一样，那方法就不再计算而是直接返回结果了，该注解对于那些参数范围比较少，并且只要参数一定，那么结果肯定也是唯一的方法，有着很好的加速效果。

举个最简单，但是个人觉得最能体现Memoized效果的例子，大家应该都实现过用递归方式实现斐波那契(fibnacci)数列吧，但是纯粹的不加优化的递归方式是相当相当的没效率的，在我的电脑上，计算到40左右，电脑就有点跑不动了，看看代码：

class Fibnacci{    long total = 0 //用来统计一共计算了多少次    int n //计算多少的数列    public Fibnacci(int n){        this.n = n    }    def fibnacci_1(n){        total ++        n < 2 ? 1 : fibnacci_1(n-1) + fibnacci_1(n-2)    }    @groovy.transform.Memoized    def fibnacci_2(n){        total ++        n < 2 ? 1 : fibnacci_2(n-1) + fibnacci_2(n-2)    }    //测试不使用Memoized    def runWithoutMem(){        long start = System.currentTimeMillis()        total = 0        def val = fibnacci_1(n)        long time = System.currentTimeMillis() - start        println "未使用Memoized,${n}的Fibnacci值是${val}，共用时${time}毫秒，函数调用共${total}次"    }    //测试使用Memoized    def runWithMem(){        long start = System.currentTimeMillis()        total = 0        def val = fibnacci_2(n)        long time = System.currentTimeMillis() - start        println "使用Memoized,${n}的Fibnacci值是${val}，共用时${time}毫秒，函数调用共${total}次"    }}def fib = new Fibnacci(40)fib.runWithoutMem()fib.runWithMem()

fibnacci_1和fibnacci_2方法实现是完全一样的，唯一的不一致就是一个加上了注解，同时我在类里面加上了一个变量total，来统计方法一共被调用了多少次，把上面的代码复制到Groovy自带的GroovyConsole程序中（神器呀），直接就可以运行，看看结果：

Result: 未使用Memoized,40的Fibnacci值是165580141，共用时6040毫秒，函数调用共331160281次使用Memoized,40的Fibnacci值是165580141，共用时4毫秒，函数调用共41次

结果很惊人吧，因为Memoized把计算的结果缓存下来了，如果参数一样就不用再重复计算了，所以效率自然大大提高，这就好像我们用数组方法来实现fibnacci从而提高效率原理是差不多的，不过这样小小的一个注解，可以少写好多代码省不少事了:)

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