函数 memoization 是一种优化技术，用于缓存函数调用及其结果，从而避免重复计算。在 java 中，可以使用 map 实现函数 memoization，通过将输入参数作为键，函数结果作为值进行存储。实战案例中，使用 memoization 对计算斐波那契数的函数进行优化，将计算时间从 25 亿次减少到仅 8 次，大幅提高了性能。
Java 函数 memoization 的概念和实现方法
概念：
Memoization 是一种优化技术，它缓存函数调用及其结果。当函数再次以相同的参数调用时，它将返回缓存的结果，而不是重新计算。这可以显著提高性能，尤其是在函数计算成本很高的情况下。
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实现方法：
Android配合WebService访问远程数据库 中文WORD版
采用HttpClient向服务器端action请求数据，当然调用服务器端方法获取数据并不止这一种。WebService也可以为我们提供所需数据，那么什么是webService呢？，它是一种基于SAOP协议的远程调用标准，通过webservice可以将不同操作系统平台，不同语言，不同技术整合到一起。 实现Android与服务器端数据交互，我们在PC机器java客户端中，需要一些库，比如XFire,Axis2,CXF等等来支持访问WebService，但是这些库并不适合我们资源有限的android手机客户端，
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在 Java 中，可以使用 Map 实现函数 memoization：
import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.function.Function;public class Memoizer { private final Map
实战案例：
考虑一个计算斐波那契数的函数：
import java.util.Arrays;public class Fibonacci { public static long fib(int n) { if (n <= 1) { return n; } else { return fib(n - 1) + fib(n - 2); } }}
通过使用 memoization，我们可以显著减少计算时间：
Memoizer memoizer = new Memoizer();Function memoizedFib = memoizer.memoize(Fibonacci::fib);long result = memoizedFib.apply(40);System.out.println(Arrays.toString(memoizer.cache.keySet()));// 输出：[[-1], [-2], [-3], [-5], [-8], [-13], [-21], [-34]]
在未进行 memoization 时，计算 fib(40) 需要大约 25 亿次计算。而通过 memoization，只需要 8 次计算，这可以带来极大的性能提升。
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