使用元组快速记忆答案

【问题标题】：Fast memoization with tuples使用元组快速记忆
【发布时间】：2020-04-27 11:49:39
【问题描述】：

我想使用 memoization 来加速看起来类似于（只有少数可能的参数值被调用）的代码：

double MyFun(double a,double b,int c,char d)
{
    double a = cpu_intensive_pure_function_1(a,c,d);
    double b = cpu_intensive_pure_function_2(b,c,d);
    return a+b;
}

一种可能性是将 args 包装到 Tuple 对象中并使用 Dictionary（新版本的 Dotnet 已为您完成元组散列）

Dictionary<Tuple<double,double,int,char>,double> MyFunCache = new Dictionary<Tuple<double,double,int,char>,double> ();
double MyFun(double a,double b,int c,char d)
{
    var tmp = Tuple<double,double,int,char>(a,b,c,d);
    if(MyFunCache.ContainsKey(tmp))
    {
         return MyFunCache[tmp];
    }

    double a = cpu_intensive_pure_function_1(a,c,d);
    double b = cpu_intensive_pure_function_2(b,c,d);
    return a+b;
}

但这需要在每次调用函数时创建一个 Tuple 对象，这似乎很浪费，难道没有更好的方法吗？有什么东西已经在争论了吗？

【问题讨论】：

我相信您已经在使用一种非常有效（且可读）的方式。与“CPU 密集型功能”相比，分配和比较元组对性能的影响应该可以忽略不计。
@TripleAccretion 虽然“缓存”是有效的通用术语，但此问题中描述的纯函数的特殊情况通常称为"memoization"。此外，Tuple 比较的实现本身应该已经在处理哈希冲突，所以这应该不是问题。
如果您使用ValueTuple，那么您将不会受到内存分配的影响。
另一件事：它确实有助于分析受影响的功能，看看某些操作是否具有可衡量的性能影响。只有当这种影响很大时，才需要进行优化。
这个词是memoization，不是memorization。

标签： c# tuples memoization

【解决方案1】：

您可以改用ValueTuple。此外，请记住在获得计算值后更新缓存：

Dictionary<(double,double,int,char) ,double> MyFunCache = new Dictionary<(double,double,int,char) ,double> ();
double MyFun(double a,double b,int c,char d)
{
    var key = (a,b,c,d);
    if(MyFunCache.TryGetValue(key, out var cachedResult))
    {
         return cachedResult;
    }

    double a = cpu_intensive_pure_function_1(a,c,d);
    double b = cpu_intensive_pure_function_2(b,c,d);

    MyFunCache.Add(key, a+ b);
    return a+b;
}

【讨论】：