Memoization
“Memoization”是一个计算机科学术语,指的是通过存储函数调用结果来提高程序性能的一种优化技术。该词汇主要作为名词使用,并不常见于形容词形式。
词语辨析
在计算机科学中,memoization与缓存(caching)相似,但memoization更专注于存储函数的返回值,而缓存则可以是更广泛的存储策略。
词汇扩充
Cache:缓存
Optimization:优化
Function:函数
近义词
Caching:缓存
Storing results:存储结果
反义词
Re-computation:重新计算
Unoptimized:未优化的
柯林斯词典
根据柯林斯词典,memoization是一个用于减少计算时间的技术,通过存储先前计算的结果来避免重复计算。
牛津词典
牛津词典定义memoization为一种技术,特别是在递归算法中,通过记录已计算的值来提高效率。
用法
在编程中,memoization通常用于递归算法,以减少时间复杂度。
例句
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Using memoization can significantly speed up recursive functions.
使用记忆化可以显著加快递归函数的速度。
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By implementing memoization, we can avoid redundant calculations.
通过实现记忆化,我们可以避免冗余计算。
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The memoization technique is particularly useful in dynamic programming.
记忆化技术在动态规划中尤其有用。
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Without memoization, the algorithm would take much longer to execute.
没有记忆化,算法的执行时间将会更长。
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Implementing memoization can improve the efficiency of your code.
实现记忆化可以提高代码的效率。
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Many programming languages support memoization as a built-in feature.
许多编程语言将记忆化作为内置功能支持。
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To optimize the function, I used memoization to store results.
为了优化这个函数,我使用记忆化来存储结果。
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Memoization can greatly reduce the time complexity of algorithms.
记忆化可以大大减少算法的时间复杂度。
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Recursive functions benefit a lot from memoization techniques.
递归函数从记忆化技术中受益匪浅。
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When solving problems with overlapping subproblems, memoization is key.
在解决具有重叠子问题的情况下,记忆化是关键。
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Applying memoization to this function will enhance performance.
将记忆化应用于这个函数将提高性能。
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In modern programming, memoization has become a common practice.
在现代编程中,记忆化已成为一种常见做法。
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The benefits of memoization include reduced latency and increased speed.
记忆化的好处包括降低延迟和提高速度。
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Many algorithms can be optimized using memoization techniques.
许多算法可以通过使用记忆化技术来优化。
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Understanding memoization is crucial for advanced algorithm design.
理解记忆化对于高级算法设计至关重要。
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Memoization can be particularly useful in solving Fibonacci sequences.
记忆化在解决斐波那契数列时尤其有用。
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To implement memoization, use a data structure to store results.
要实现记忆化,请使用数据结构来存储结果。
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In functional programming, memoization is often used for performance gains.
在函数式编程中,记忆化常用于性能提升。
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With memoization, we can trade space for time in algorithmic performance.
通过记忆化,我们可以在算法性能中以空间换取时间。