Memoization nedir ve nasıl uygulanır?

Question

Accepted Answer

**Memoization**, bir fonksiyonun sonuçlarını argümanlarına göre indexlenmiş şekilde bellekte tutar, böylece aynı girdilerle tekrar yapılan çağrılar hesaplamayı yeniden yapmak yerine anında önbelleklenmiş sonucu döndürür. **Hafızayı hız için değiştirir** ve yalnızca **saf** fonksiyonlar için çalışır (aynı girdi → aynı çıktı, yan etki yok).

## Genel bir memoize sarıcısı

```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
```

## Klasik bir başarı: recursive 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
```

## Uzlaşmalar ve uyarılar

- **Önbellek anahtarı stratejisi**: `JSON.stringify` fonksiyonlar için başarısız olur ve nesne içinde anahtar sırası önemlidir. Nesne argümanları için, `WeakMap` (referans tarafından indexlenen) bellek sızıntılarını engeller.
- **Sınırsız büyüme**: önbellek asla küçülmez — uzun çalışan işlemler için bir **LRU** önbelleği kullanın.
- Yalnızca yeniden hesaplama gerçekten pahalı olduğunda ve girdiler tekrarlandığında memoize edin.

## Neden önemli

Memoization her yerde kullanılır: React'in `useMemo`/`React.memo`, Reselect selectörleri, dinamik programlama.

Kavram (girdiye göre saf sonuçları önbelleğe alma) aynıdır; sanat anahtarı seçme ve önbelleği sınırlandırmaktır.