ما هي الحفظ في الذاكرة (Memoization) وكيف تقوم بتطبيقها؟

Question

Accepted Answer

**Memoization** يخزن نتائج الدالة في الذاكرة مفهرسة حسب معاملاتها، بحيث تعيد الاستدعاءات المتكررة بنفس المدخلات النتيجة المخزنة فوراً بدلاً من إعادة الحساب. وهي تتبادل **الذاكرة من أجل السرعة** وتعمل فقط مع الدوال **النقية** (نفس المدخل → نفس المخرج، بدون آثار جانبية).

## مجموعة memoize عامة

```js
function memoize(fn) {
  const cache = new Map();
  return (...args) => {
    const key = JSON.stringify(args); // build a cache key from the arguments
    if (cache.has(key)) {
      return cache.get(key);          // cache hit — skip the work
    }
    const result = fn(...args);
    cache.set(key, result);
    return result;
  };
}

const slowSquare = n => { /* expensive */ return n * n; };
const fastSquare = memoize(slowSquare);
fastSquare(4); // computes → 16
fastSquare(4); // cached → 16 instantly
```

## فوز كلاسيكي: Fibonacci العودية

```js
const fib = memoize(n => (n < 2 ? n : fib(n - 1) + fib(n - 2)));
// turns exponential O(2^n) into roughly O(n) by caching subproblems
```

## المقارنات والتحذيرات

- **استراتيجية مفتاح الذاكرة**: `JSON.stringify` يفشل مع الدوال، وترتيب المفتاح مهم للكائنات. للمعاملات من نوع object، استخدم `WeakMap` (مفهرسة بالمرجع) لتجنب تسريب الذاكرة.
- **النمو غير المحدود**: لا تتقلص الذاكرة أبداً — استخدم ذاكرة **LRU** للعمليات طويلة الأمد.
- لا تقم بـ memoization إلا عندما يكون إعادة الحساب مكلفة حقاً والمدخلات تتكرر.

## لماذا يهم

Memoization موجودة في كل مكان: React's `useMemo`/`React.memo`، منتقيات Reselect، البرمجة الديناميكية.

المفهوم (تخزين النتائج النقية حسب المدخل) هو نفسه؛ الفن هو اختيار المفتاح وتحديد حدود الذاكرة.