遞歸是拖慢腳本運(yùn)行速度的大敵之一。太多的遞歸會(huì)讓瀏覽器變得越來(lái)越慢直到死掉或者莫名其妙的突然自動(dòng)退出，所以我們一定要解決在JavaScript中出現(xiàn)的這一系列性能問題。

我們可以通過memoization技術(shù)來(lái)替代函數(shù)中太多的遞歸調(diào)用。memoization是一種可以緩存之前運(yùn)算結(jié)果的技術(shù)，這樣我們就不需要重新計(jì)算那些已經(jīng)計(jì)算過的結(jié)果。

對(duì)于通過遞歸來(lái)進(jìn)行計(jì)算的函數(shù)，memoization簡(jiǎn)直是太有用了。我現(xiàn)在使用的memoizer是由Crockford寫的，主要應(yīng)用在那些返回整數(shù)的遞歸運(yùn)算中。當(dāng)然并不是所有的遞歸函數(shù)都返回整數(shù)，所以我們需要一個(gè)更加通用的memoizer()函數(shù)來(lái)處理更多類型的遞歸函數(shù)。

function memoizer(fundamental, cache) {   
  cachecache = cache || {};   
  var shell = function(arg) {   
      if (! (arg in cache)) {   
          cache[arg] = fundamental(shell, arg);   
      }   
      return cache[arg];   
  };   
  return shell;   
} 

這個(gè)版本的函數(shù)和Crockford寫的版本有一點(diǎn)點(diǎn)不同。首先，參數(shù)的順序被顛倒了，原有函數(shù)被設(shè)置為***個(gè)參數(shù)，第二個(gè)參數(shù)是緩存對(duì)象，為可選參數(shù)，因?yàn)椴⒉皇撬械倪f歸函數(shù)都包含初始信息。在函數(shù)內(nèi)部，我將緩存對(duì)象的類型從數(shù)組轉(zhuǎn)換為對(duì)象，這樣這個(gè)版本就可以適應(yīng)那些不是返回整數(shù)的遞歸函數(shù)。在shell函數(shù)里，我使用了in操作符來(lái)判斷參數(shù)是否已經(jīng)包含在緩存里。這種寫法比測(cè)試類型不是undefined更加安全，因?yàn)閡ndefined是一個(gè)有效的返回值。我們還是用之前提到的斐波納契數(shù)列來(lái)做說(shuō)明：

var fibonacci = memoizer(function(recur, n) {   
  return recur(n - 1) + recur(n - 2);   
}, { "0": 0, "1": 1} ); 

同樣的，執(zhí)行fibonacci(40)這個(gè)函數(shù)，只會(huì)對(duì)原有的函數(shù)調(diào)用40次，而不是夸張的331,160,280次。memoization對(duì)于那些有著嚴(yán)格定義的結(jié)果集的遞歸算法來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)直是棒極了。然而，確實(shí)還有很多遞歸算法不適合使用memoization方法來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。

有的觀點(diǎn)認(rèn)為，任何使用遞歸的情況，如果有需要，都可以使用迭代來(lái)代替。實(shí)際上，遞歸和迭代經(jīng)常會(huì)被作為互相彌補(bǔ)的方法，尤其是在另外一種 出問題的情況下。將遞歸算法轉(zhuǎn)換為迭代算法的技術(shù)，也是和開發(fā)語(yǔ)言無(wú)關(guān)的。這對(duì)JavaScript來(lái)說(shuō)是很重要的，因?yàn)楹芏鄸|西在執(zhí)行環(huán)境中是受到限制的。讓我們回顧一個(gè)典型的遞歸算法，比如說(shuō)歸并排序，在JavaScript中實(shí)現(xiàn)這個(gè)算法需要下面的代碼：

function merge(left, right) {   
  var result = [];   
  while (left.length > 0 && right.length > 0) {   
      if (left[0] < right[0]) {   
          result.push(left.shift());   
      } else {   
          result.push(right.shift());   
      }   
  }   
  return result.concat(left).concat(right);   
}  
 
//采用遞歸實(shí)現(xiàn)的歸并排序算法   
function mergeSort(items) {   
  if (items.length == 1) {   
      return items;   
  }   
  var middle = Math.floor(items.length / 2),   
  left = items.slice(0, middle),   
  right = items.slice(middle);   
  return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));   
} 

調(diào)用mergeSort()函數(shù)處理一個(gè)數(shù)組，就可以返回經(jīng)過排序的數(shù)組。注意每次調(diào)用mergeSort()函數(shù)，都會(huì)有兩次遞歸調(diào)用。這個(gè)算法不可以使用memoization來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，因?yàn)槊總€(gè)結(jié)果都只計(jì)算并使用一次，就算緩沖了結(jié)果也沒有什么用。如果你使用mergeSort()函數(shù)來(lái)處理一個(gè)包含100個(gè)元素的數(shù)組，總共會(huì)有199次調(diào)用。1000個(gè)元素的數(shù)組將會(huì)執(zhí)行1999次調(diào)用。在這種情況下，我們的解決方案是將遞歸算法轉(zhuǎn)換為迭代算法，也就是說(shuō)要引入一些循環(huán)：

// 采用迭代實(shí)現(xiàn)的歸并排序算法   
function mergeSort(items) {   
  if (items.length == 1) {   
      return items;   
  }   
  var work = [];   
  for (var i = 0,   
  len = items.length; i < len; i++) {   
      work.push([items[i]]);   
  }   
  work.push([]); //in case of odd number of items   
  for (var lim = len; lim > 1; lim = (lim + 1) / 2) {   
      for (var j = 0,   
      k = 0; k < lim; j++, k += 2) {   
          work[j] = merge(work[k], work[k + 1]);   
      }   
      work[j] = []; //in case of odd number of items   
  }   
  return work[0];   
} 

這個(gè)歸并排序算法實(shí)現(xiàn)使用了一系列循環(huán)來(lái)代替遞歸進(jìn)行排序。由于歸并排序首先要將數(shù)組拆分成若干只有一個(gè)元素的數(shù)組，這個(gè)方法更加明確的執(zhí)行了這個(gè)操作，而不是通過遞歸函數(shù)隱晦的完成。work數(shù)組被初始化為包含一堆只有一個(gè)元素?cái)?shù)組的數(shù)組。

在循環(huán)中每次會(huì)合并兩個(gè)數(shù)組，并將合并后的結(jié)果放回work數(shù)組中。當(dāng)函數(shù)執(zhí)行完成后，排序的結(jié)果會(huì)通過work數(shù)組中的***個(gè)元素返回。在這個(gè)歸并排序的實(shí)現(xiàn)中，沒有使用任何遞歸，同樣也實(shí)現(xiàn)了這個(gè)算法。

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