Расскажите о меморизации в контексте iOS-разработки.

Мемоизация — это техника оптимизации, при которой результат вызова функции кэшируется, чтобы избежать повторного вычисления одного и того же значения для одинаковых входных параметров.

В iOS-разработке мемоизация может быть применима в следующих случаях:

1. Оптимизация вычислений: Кэширование результатов дорогих вычислений, например, работы с изображениями, парсинга данных или сложных алгоритмов.
2. Производительность UI: Уменьшение количества вызовов функций, влияющих на отрисовку или обновление пользовательского интерфейса.
3. Управление состоянием: В архитектурах типа MVVM, кэширование вычисляемых свойств ViewModel для оптимизации реактивной связи с View.
4. Core Data / SQLite: Кэширование результатов запросов к базе данных.

Реализация мемоизации обычно включает использование словаря или другой структуры данных для хранения пар "входные параметры" -> "результат".

Пример простой мемоизации функции на Swift:

// Функция, которую мы хотим мемоизировать (иллюстрация дорогой операции)
func expensiveCalculation(input: Int) -> Int {
    // Имитация долгого вычисления
    Thread.sleep(forTimeInterval: 0.1)
    return input * 2
}

// Словарь для хранения кэшированных результатов
var cache: [Int: Int] = [:]

// Мемоизированная функция
func memoizedExpensiveCalculation(input: Int) -> Int {
    if let cachedResult = cache[input] {
        // Возвращаем результат из кэша, если он есть
        print("Returning cached result for \(input)")
        return cachedResult
    } else {
        // Вычисляем результат и сохраняем его в кэш
        let result = expensiveCalculation(input: input)
        cache[input] = result
        print("Calculating and caching result for \(input)")
        return result
    }
}

// Примеры использования
memoizedExpensiveCalculation(input: 5) // Вычислит и закэширует
memoizedExpensiveCalculation(input: 5) // Вернет из кэша
memoizedExpensiveCalculation(input: 10) // Вычислит и закэширует
memoizedExpensiveCalculation(input: 5) // Вернет из кэша

Важно учитывать, что мемоизация потребляет память для хранения кэша. Необходимо сбалансировать выгоду от ускорения с затратами на память и потенциальную сложность управления жизненным циклом кэша. В некоторых случаях может потребоваться стратегия очистки кэша (например, по LRU - Least Recently Used), чтобы избежать чрезмерного потребления памяти.