موضوع مقاله: به‌خاطرسپاری (رایانش) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # به‌خاطرسپاری (رایانش) | مقدمه: در رایانش، به‌خاطرسپاری یک روش بهینه‌سازی است که در درجهٔ اول برای سرعت بخشیدن به برنامه‌های رایانه‌ای با ذخیرهٔ نتایج فراخوان‌های توابع هزینه‌بر و بازگرداندن نتیجهٔ ذخیره‌شده در صورت تکرار ورودی‌های مشابه استفاده می‌شود. | ## بخش 1: به‌خاطرسپاری (رایانش) | از به‌خاطرسپاری در سایر زمینه‌ها (و برای مقاصدی غیر از افزایش سرعت) نیز استفاده شده است، مانند تجزیهٔ نزولیِ بازگشتیِ متقابل ساده. به‌خاطرسپاری اگرچه با حافظه نهان مرتبط است، اما مورد خاصی از این بهینه‌سازی است و با فرم‌های ذخیرهٔ کَش مانند حافظهٔ میانگیر (بافر) یا جایگزینی صفحه فرق دارد. در زمینهٔ برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی منطقی، به‌خاطرسپاری به‌عنوان جدول‌بندی نیز شناخته می‌شود. و از واژهٔ لاتینِ memorandum (به یاد داشتن) برگرفته شده است و بنابراین دربردارندهٔ معنی برگرداندن (نتایج) یک تابع به چیزی است تا به یاد سپرده شود. بررسی اجمالی یک تابع به‌خاطرسپاری نتایجی را که با مجموعه‌هایی از ورودی‌های خاص مرتبط است «به خاطر می‌سپارد». فراخوانی‌های بعدی با ورودی‌های به خاطر سپرده شده نتایج را به جای محاسبه مجدد آن برمی‌گرداند، بنابراین هزینه اولیه فراخوانی با پارامترهای داده‌شده را از همهٔ (به‌جز اولین) فراخوانی‌های تابع با آن پارامترها حذف می‌کند. مجموعهٔ ارتباطات به خاطر سپرده شده ممکن است یک مجموعه با اندازه ثابت باشد که توسط الگوریتم‌های جایگزینی یا یک مجموعه ثابت کنترل شود که بستگی به طبیعت تابع و کاربردهای آن دارد. یک تابع در صورتی می‌تواند به‌خاطرسپاری شود که به‌طور ارجاعی شفاف باشد؛ که فقط در صورتی ممکن است که، فراخوانی تابع دقیقاً اثری مشابه با جایگزینی فراخوانی تابع با مقدار بازگشتی آن داشته باشد (اگرچه، موارد استثناء خاصی نیز برای این محدودیت وجود دارد). درحالی‌که مموایز کردن با جداول مراجعه مرتبط است، چون اغلب از چنین جداولی در اجرایش استفاده می‌کند، اما مموایز کردن فضای کش نتایج اش را به‌طور شفاف و در حین اجرا، در صورت نیاز، و نه پیشاپیش، پر می‌کند. | ## بخش 2: به‌خاطرسپاری (رایانش) | مموایز کردن یک وسیله برای پایین آوردن هزینه زمان تابع در عوض افزایش هزینه فضا است؛ که به این معنی است که توابع ممورایزشده برای افزایش سرعت در عوض استفادهٔ بیشتر از حافظه کامپیوتر بهینه می‌شوند. همهٔ توابع یک پیچیدگی محاسباتی در زمان (یعنی: زمانی که برای اجرا لازم دارند) و در فضا دارند. اگرچه یک بده بستان در رابطه با فضا-زمان اتفاق می‌افتد (یعنی:فضای بیشتری مصرف شده و در عوض سرعت بیشتر می‌شود)، اما با دیگر بهینه‌سازی‌ها که بده بستان فضا-زمان دارند نظیر کاهش قدرت، متفاوت است، به این معنی که مموایز کردن یک بهینه‌سازی زمان اجرا است و نه بهینه‌سازی زمان کامپایل. علاوه بر این، کاهش قدرت، به‌طور بالقوه، یک عملیات هزینه بر نظیر ضرب را با یک عملیات کم هزینه تر نظیر جمع جایگزین می‌کند، و میزان کاهش هزینه می‌تواند بسیار وابسته به ماشین (غیرقابل حمل در بین ماشین‌ها) باشند در حالی که مموایز کردن بیشتر مستقل از ماشین می‌باشد و در پلتفرم‌های مختلف قابل جابجایی می‌باشد(کراس پلتفرم). یک نسخه غیر مموایز از مورد بالا، با طبیعت الگوریتم بازگشتی درگیر داده شده، احتیاج به فراخوانی‌های n + 1 فاکتوریل دارد تا به نتیجه بالا برسد و هرکدام از این فراخوانیها، به نوبه خود، هزینه‌ای مرتبط در زمان می‌گیرد تا تابع مقدار محاسبه‌شده را بازگرداند. بسته به ماشین، این نتیجه جمع موارد زیر خواهد بود: هزینهٔ راه‌اندازی قالب فراخوانی پشتهٔ کاربردی هزینهٔ مقایسه n تا ۰ هزینهٔ کم کردن ۱ از n هزینهٔ راه‌اندازی فراخوانی قالب پشته بازگشتی (مثل بالا) هزینهٔ ضرب نتیجهٔ فراخوانی بازگشتی به فاکتوریل به وسیلهٔ n هزینهٔ ذخیره کردن نتیجهٔ بازگشت، طوری‌که ممکن است به وسیلهٔ محتوای فراخوانی مورد استفاده واقع شود. در یک اجرای غیرممورایز، هر فراخوانی سطح‌بالا به فاکتوریل شامل هزینهٔ انباشتهٔ مراحل ۲ تا ۶ متناسب با مقدار n اولیه است. اگر آن بعداً با یک شماره بزرگتر از ۵، نظیر ۷فراخوانی شود، فقط ۲ فراخوانی بازگشتی(۶و۷)انجام می‌شود و نتیجه !۵ از قبل ذخیره شده است. در این روش، مموایز کردن به یک تابع اجازه می‌دهد که از نظر زمانی بیشتر بهینه شود مادامی که بیشتر فراخوانی می‌شود، بنابراین منتهی به یک افزایش سرعت نهایی می‌شود. | ## بخش 3: به‌خاطرسپاری (رایانش) | بعضی از دیگر ملاحظات ممورایزکردن اتوماتیک اگر چه ممکن است مموایز کردن به توابع به صورت داخلی و واضح به وسیلهٔ یک برنامه‌نویس کامپیوتر، بیسار شبیه به روش اشاره شده در بالا که برای اجرای فاکتوریل بود، اضافه شود، توابع شفاف ارجاعی ممکن است به صورت اتوماتیک و خارجی مموایز شوند. تکنیک‌هایی که توسط Peter Norvig به کار گرفته شده‌اند کاربردهایی نه تنها در LISP مرسوم (زبانی که در آن در مقاله اش ممورایزکردن اتوماتیک رانشان داد)، بلکه در تعداد زیادی از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر دارد. کاربردهای مموایز اتوماتیک به‌طور رسمی در مطالعات دوباره‌نویسی اصطلاح و هوش مصنوعی جستجو شده‌اند. در زبان‌های برنامه‌نویسی جایی که توابع اشیاء کلاس پایه هستند (نظیر Lua, Python, یا Perl)، مموایز کردن اتوماتیک می‌تواند توسط جایگزینی (در زمان اجرا) یک تابع با مقدار محاسبه شده اش وقتی که یک مقدار از محاسبه به ازای پازامترهای داده شده به دست آمد، اجرا شود. تابعی که این جایگزینی مقدار برای تابع شیء را انجام می‌دهد می‌تواند به‌طور کلی هر تابع ارجاعی شفافی را بسته‌بندی کند. همچنین فراخوانی‌ای درابتدا چک می‌کند تا ببیند که آیا یک آرایه نگه دارنده برای ذخیره‌سازی نتایج اختصاص داده شده است، وگرنه، آن آرایه را الحاق می‌کند. استراتژی بالا به بسته‌بندی واضح در هر فراخوانی به یک تابع که می‌خواهد مموایز شود احتیاج دارد. | ## جمع‌بندی | در زبان‌هایی که به بستن اجازه می‌دهند مموایز کردن می‌تواند به‌طور ضمنی توسط یک کارخانه‌ی عمل‌کننده که یک شیء تابع ممورایزشده را بسته‌بندی می‌کند، تحت تأثیر قرار بگیرد.