루아에서 개별 함수 호출 사이의 문자열에 비싼 테이블 계산 캐싱

Question

문자열에서 흥미로운 속성을 추출하기 위해 문자열에서 작동하는 많은 함수가 있습니다. 이러한 기능의 많은에 의해 호출되는 하나 개의 특정 기능은 매우 비싼 궁극적 값의 테이블을 생성 비싼 함수가 테이블을 돌려 정확히 한 번만 스트링 당 테이블을 생성하도록

local function expensive(s) 
    local t = nil 
    return function() 
    if not t then 
     t = {} 
     -- some expensive operations with s which add items to t 
    end 
    return t 
    end 
end 

local function fn1(s) 
    local t = expensive(s) 
    -- some other fast operations using t and s 
end 

local function fn2(s) 
    local t = expensive(s) 
    -- some other fast operations using t and s 
end 

local s1, s2 = 'a', 'b' 
fn1(s1) -- should create the 't' table for s1 
fn1(s2) -- should create the 't' table for s2 
fn2(s1) -- should not create the 't' table again for s1 
fn1(s2) -- should also not create the 't' table again for s2 

가 어떻게 그것을 만들 수 있습니다 두 경우 모두? 차라리 테이블을 지구 환경에 노출시키지 않을 것입니다. 이것은 클로저의 영리한 사용에 의해 달성 될 수 있다고 생각하지만 구조를 충분히 잘 모른다.

Answer 1

에고의 대답은 일을 할 것입니다,하지만 cache 표는 전체 파일에 의해 액세스 할 수 있습니다. 그것을 숨기려면 몇 가지 옵션이 있습니다. 첫 번째는 간단한 do/end 블록입니다.

local expensive 
do 
    local cache = {} 
    expensive = function (s) 
     local t = cache[s] 
     if not t then 
     t = {} 
     -- some expensive operations with s which add items to t 
     cache[s] = t 
     end 
     return t 
    end 
end 

다른 하나는 자체 실행 기능입니다.

local expensive = (function() 
    local cache = {} 
    return function (s) 
     local t = cache[s] 
     if not t then 
     t = {} 
     -- some expensive operations with s which add items to t 
     cache[s] = t 
     end 
     return t 
    end 
end)() 

자체 실행 기능을 사용하면 한 번만 expensive 함수 이름을 정의 할 수있는 장점을 가지고 있지만, 할 일/엔드 블록보다 읽기가 조금 어렵다 단점. 그렇지 않으면 그들은 거의 동일합니다.

Answer 2

local cache = {} 

local function expensive(s) 
    local t = cache[s] 
    if not t then 
    t = {} 
    -- some expensive operations with s which add items to t 
    cache[s] = t 
    end 
    return t 
end 

Answer 3

"memoization"을 사용하여 매개 변수에 따라 함수가 반환 한 값을 캐시 할 수 있습니다. a chapter on it in Programming in Lua을 읽고 작업을 수행하는 memoization 모듈 중 하나 (예 : memoize)를 사용할 수 있습니다.

관련 항목에 대해서는 SO answer도 참조하십시오.