Co to jest memoizacja i jak ją implementować?

Question

Accepted Answer

**Memoizacja** buforuje wyniki funkcji indeksowane jej argumentami, więc powtórzone wywołania z tymi samymi danymi wejściowymi zwracają wynik z bufora natychmiast zamiast przeliczać go od nowa. Wymienia **pamięć na szybkość** i działa tylko dla funkcji **czystych** (ten sam argument → ten sam wynik, bez efektów ubocznych).

## Generyczne opakowanie memoize

```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
```

## Klasyczny przykład: rekurencyjny Fibonacci

```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
```

## Kompromisy i zastrzeżenia

- **Strategia klucza bufora**: `JSON.stringify` zawodzi dla funkcji, a kolejność kluczy ma znaczenie dla obiektów. Dla argumentów będących obiektami `WeakMap` (indeksowana przez referencję) unika wycieków pamięci.
- **Nieograniczony wzrost**: bufor nigdy się nie zmniejsza — użyj bufora **LRU** dla długotrwałych procesów.
- Memoizuj tylko gdy przeliczanie jest naprawdę kosztowne i dane wejściowe się powtarzają.

## Dlaczego to ważne

Memoizacja jest wszędzie: `useMemo`/`React.memo` w Reaction, selektory Reselect, programowanie dynamiczne.

Koncepcja (buforowanie czystych wyników na podstawie danych wejściowych) jest taka sama; sztuką jest wybór klucza i ograniczenie bufora.