斐波那契数列
斐波那契数列 1 1 2 3 5 8 13 ...
话不多说直接进入正题
第一种利用递归
function fibo(n) {
return n<2 ? 1 : fibo(n-1) + fibo(n-2)
// or return n<2 ? 1 : arguments.callee(n - 1) + arguments.callee(n - 2)
}
console.time('small loop1')
for( let i = 1; i <= 10; i++){
console.log(fibo(n))
}
console.timeEnd('small loop1')
当我们计算到第十一个数时，我们调用了11次,但是他自身调用了442次，一共453次。
第二种利用迭代
function fibo(n){
let num1 = 1,
num2 = 2,
num3 = 0;
if (n<3) {
num3 = 1
}
for( let i = 3;i<n;i++) {
num3 = num1+num2;
num1 = num2;
num2 = num3
}
return num3
}
第三种 尾递归优化
递归非常耗内存，因为需要同事保存成千上百个调用帧，很容易发生‘栈溢出’（stack overflow）。但对于尾递归优化来说，由于只存在一个调用帧，所以永远不会发生栈溢出。
function F(n,ac1 = 1,ac2 = 1){
if( n <=1 ){ return ac2}
return F(n - 1,ac2,ac1 +ac2)
}
尾递归的实现，往往需要改写递归函数，确保最后一步只调用自身。做到这一点的方法，就是把所有用到的内部变量改写成函数的参数.
第四种是我们利用函数的记忆功能,构造带记忆功能的函数。
var fibo = function(){
var memo = [1,1]; //存储我们的结果隐藏在闭包中，当调用的时候首先先检查这个结果是否存在了
var fib = function(n) {
var result = memo[n];
if(typeof result!== 'number') {
result = fib(n-1) + fib(n-2);
memo[n] = result
}
return result;
};
return fib
}()
经过测试第一种性能是最差的
20次性能测试
当五十次时第一种已经无法响应出来了
我们去掉第一种方式再次测试1000次
当数量越来越大时，记忆函数的性能就体现出来了
协程是啥
1、协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。
2、协程拥有自己的寄存器上下文和栈。
3、协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，
4、直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。
进程、线程、协程对比
1、协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。
2、协程拥有自己的寄存器上下文和栈。
3、协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，
4、直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。
