Ruby中的不同记忆技术

如果您是一名ruby程序员，那么您可能会遇到哈希块记忆模式。作为一个简单的例子，我向您展示了斐波那契序列的记忆版本：

fib_hash = Hash.new do |h,i|
  h[i] = h[i-1] + h[i-2]
end
# establish the base cases
fib_hash[1] = 1; fib_hash[2] = 1

当然，这不是创建斐波那契序列记忆版本的唯一方法。您还可以执行以下操作：

@cache = {}; @cache[1] = 1; @cache[2] = 1
def memo_fib(n)
  @cache[n] ||= (memo_fib(n-1) + memo_fib(n-2))
end

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希望您看到散列块记忆模式如何映射到第二个版本，这在许多其他语言中更为常见。我想知道的是，这两个版本之间是否有任何差异？我无法摆脱散列块版本更高效的感觉，但我无法真正证明原因。

MRI 1.8.7中的基准测试产生：

• 哈希块：0.44秒
• 非散列块：0.41秒

在MRI 1.9.0中：

• 哈希块：0.24秒
• 非散列块：0.28秒

基准是计算从1到1000的斐波那契数的100次迭代，在每次迭代开始时重置哈希或缓存

以下是哈希块的基准：

def reset_fib_hash                                                              
  @fib_hash = Hash.new do |h,i|
    h[i] = h[i-1] + h[i-2]
  end
  # establish the base cases                                                    
  @fib_hash[1] = 1; @fib_hash[2] = 1
end

start_time = Time.now
100.times do
  reset_fib_hash
  (1..1000).each do |i|
    @fib_hash[i]
  end
end
p Time.now - start_time

def reset_fib_hash
  @cache = {}; @cache[1] = 1; @cache[2] = 1
end

def memo_fib(n)
  @cache[n] ||= (memo_fib(n-1) + memo_fib(n-2))
end

start_time = Time.now
100.times do
  reset_fib_hash
  (1..1000).each do |i|
    memo_fib(i)
  end
end
p Time.now - start_time

以下是非散列块的基准：

def reset_fib_hash                                                              
  @fib_hash = Hash.new do |h,i|
    h[i] = h[i-1] + h[i-2]
  end
  # establish the base cases                                                    
  @fib_hash[1] = 1; @fib_hash[2] = 1
end

start_time = Time.now
100.times do
  reset_fib_hash
  (1..1000).each do |i|
    @fib_hash[i]
  end
end
p Time.now - start_time

def reset_fib_hash
  @cache = {}; @cache[1] = 1; @cache[2] = 1
end

def memo_fib(n)
  @cache[n] ||= (memo_fib(n-1) + memo_fib(n-2))
end

start_time = Time.now
100.times do
  reset_fib_hash
  (1..1000).each do |i|
    memo_fib(i)
  end
end
p Time.now - start_time

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所以方法调用比块调用便宜。很高兴知道，谢谢。事实上我在1.9.1 ruby版本上做了一个测试，哈希块版本更快。@davidk01，我很遗憾没有说我测试了哪个版本。正如你可能猜到的，它是1.8.7。我在答案中添加了MRI 1.9.0结果。