From 1c31f5b0cca259e69d62acb11e4f87ce57b4433f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=97=A0=E9=97=BB?= Date: Mon, 3 Apr 2017 14:30:42 -0400 Subject: [PATCH] Close #338 --- eBook/06.12.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/eBook/06.12.md b/eBook/06.12.md index 6484eb2..ff47fba 100644 --- a/eBook/06.12.md +++ b/eBook/06.12.md @@ -2,7 +2,7 @@ 当在进行大量的计算时，提升性能最直接有效的一种方式就是避免重复计算。通过在内存中缓存和重复利用相同计算的结果，称之为内存缓存。最明显的例子就是生成斐波那契数列的程序（详见第 6.6 和 6.11 节）： -要计算数列中第 n 个数字，需要先得到之前两个数的值，但很明显绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的。即每个更后面的数都是基于之前计算结果的重复计算，正如示例 6.11 [fibonnaci.go](examples/chapter_6/fibonnaci.go) 所展示的那样。 +要计算数列中第 n 个数字，需要先得到之前两个数的值，但很明显绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的。即每个更后面的数都是基于之前计算结果的重复计算，正如示例 6.11 [fibonnaci.go](examples/chapter_6/fibonacci.go) 所展示的那样。 而我们要做就是将第 n 个数的值存在数组中索引为 n 的位置（详见第 7 章），然后在数组中查找是否已经计算过，如果没有找到，则再进行计算。 @@ -11,7 +11,7 @@ - 普通写法：4.730270 秒 - 内存缓存：0.001000 秒 -内存缓存的优势显而易见，而且您还可以将它应用到其它类型的计算中，例如使用 map（详见第 7 章）而不是数组或切片（Listing 6.21 - fibonacci_memoization.go）： +内存缓存的优势显而易见，而且您还可以将它应用到其它类型的计算中，例如使用 map（详见第 7 章）而不是数组或切片（Listing 6.21 - [fibonacci_memoization.go](examples/chapter_6/fibonacci_memoization.go)）： ```go package main @@ -58,4 +58,4 @@ func fibonacci(n int) (res uint64) { - [目录](directory.md) - 上一节：[计算函数执行时间](06.11.md) -- 下一章：[数组与切片](07.0.md) \ No newline at end of file +- 下一章：[数组与切片](07.0.md)