Este artículo explica de forma clara y práctica cómo la memoización puede transformar funciones costosas en funciones eficientes, y lo ilustra con el clásico ejemplo de la secuencia de Fibonacci. La idea central es simple: si una función pura siempre devuelve el mismo resultado para la misma entrada, podemos guardar los resultados ya calculados y reutilizarlos más tarde para evitar recomputaciones.
Empecemos con Fibonacci. Su definición recursiva es: F n es 0 cuando n es 0, F n es 1 cuando n es 1, y para el resto F n es F n menos 1 más F n menos 2. La implementación recursiva directa parece correcta, pero al pedir valores grandes como F 40 o F 45 el tiempo de ejecución crece rápidamente, ya que cada llamada genera dos nuevas llamadas y el número de operaciones escala de forma aproximada a 2 elevado a n. Ese crecimiento exponencial vuelve la función impráctica para n moderados.
Observa el problema clave: la función recalcula muchas veces los mismos subproblemas. Por ejemplo, F n menos 3 se calcula repetidamente. La memoización evita esas repeticiones almacenando en una estructura de datos las entradas vistas y sus salidas correspondientes. Si se solicita un valor ya calculado, simplemente se devuelve desde la memoria en tiempo casi constante.
Una primera aproximación es usar dos arreglos externos para registrar entradas y salidas. Antes de calcular F n comprobamos si n ya está almacenado; si lo está, devolvemos el resultado guardado; si no, resolvemos recursivamente, guardamos el resultado y lo devolvemos. Este patrón suele ser suficiente para acelerar drásticamente funciones deterministas como Fibonacci. Sin embargo, depender de estructuras externas rompe el encapsulamiento y hace el código menos elegante.
Una alternativa más limpia es crear un envoltorio de orden superior memoize que guarda internamente un mapa de entradas a salidas usando un cierre. Al invocar memoize sobre una función f obtenemos una nueva función que primero comprueba si la entrada ya existe en la memoria y, si no, ejecuta f, guarda el resultado y lo devuelve.
Aquí aparece un detalle importante en funciones recursivas: si simplemente envolvemos la función recursiva original y dentro de su cuerpo ella se llama a sí misma sin pasar por el envoltorio, las llamadas internas no se benefician de la memoización. La solución es definir la función memoizada de forma que la recursión llame a la propia versión memoizada. En otras palabras, las funciones recursivas memoizadas deben definirse recursivamente invocando a la función ya envuelta. Así, cuando calculamos F n, las llamadas internas a F n menos 1 y F n menos 2 también consultan y actualizan la memoria, evitando explosiones de cómputo.
Cuándo usar memoización y sus límites: este enfoque funciona muy bien con funciones puras, deterministas y con subproblemas repetidos. A cambio, consume memoria adicional para almacenar resultados, y no aporta beneficios cuando cada entrada es única o cuando la salida depende de estados externos cambiantes. Aun así, para algoritmos y retos donde existen superposiciones de subproblemas, la aceleración puede ser enorme, como en cálculos combinatorios, programación dinámica top down y ciertas rutinas de inteligencia artificial.
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