PS：強烈推薦Groovyr官方文件，相當的詳細，地址：http://www.groovy-lang.org/documentation.html，不用擔心是英文，有點程式碼經驗的，一看示例程式碼就知道是什麼意思了。

好了，閒話少說，第一個註解：Memoized

Memoized的全稱是：groovy.transform.Memoized，在groovy.transform包下，有很多相關的註解，可以好好了解一下

至於Memoized的作用，看名字就很明白了，就是“記住”，沒錯，就是把方法的執行結果快取起來，下次呼叫時，如果引數一樣，那方法就不再計算而是直接返回結果了，該註解對於那些引數範圍比較少，並且只要引數一定，那麼結果肯定也是唯一的方法，有著很好的加速效果。

舉個最簡單，但是個人覺得最能體現Memoized效果的例子，大家應該都實現過用遞迴方式實現斐波那契(fibnacci)數列吧，但是純粹的不加優化的遞迴方式是相當相當的沒效率的，在我的電腦上，計算到40左右，電腦就有點跑不動了，看看程式碼：

class Fibnacci{
    long total = 0 //用來統計一共計算了多少次
    int n //計算多少的數列

    public Fibnacci(int n){
        this.n = n
    }

    def fibnacci_1(n){
        total ++
        n < 2
 
 ? 1 : fibnacci_1(n-1) + fibnacci_1(n-2)
    }

    @groovy.transform.Memoized
    def fibnacci_2(n){
        total ++
        n < 2 ? 1 : fibnacci_2(n-1) + fibnacci_2(n-2)
    }

    //測試不使用Memoized
    def runWithoutMem(){
        long start = System.currentTimeMillis()
        total = 0
        def
 
 val = fibnacci_1(n)
        long time = System.currentTimeMillis() - start
        println "未使用Memoized,${n}的Fibnacci值是${val}，共用時${time}毫秒，函式呼叫共${total}次"
    }

    //測試使用Memoized
    def runWithMem(){
        long start = System.currentTimeMillis()
        total = 0
        def val = fibnacci_2(n)
        long time = System.currentTimeMillis() - start
        println "使用Memoized,${n}的Fibnacci值是${val}，共用時${time}毫秒，函式呼叫共${total}次"
    }
}

def fib = new Fibnacci(40)
fib.runWithoutMem()
fib.runWithMem()

fibnacci_1和fibnacci_2方法實現是完全一樣的，唯一的不一致就是一個加上了註解，同時我在類裡面加上了一個變數total，來統計方法一共被呼叫了多少次，把上面的程式碼複製到Groovy自帶的GroovyConsole程式中（神器呀），直接就可以執行，看看結果：

Result: 未使用Memoized,40的Fibnacci值是165580141，共用時6040毫秒，函式呼叫共331160281次
使用Memoized,40的Fibnacci值是165580141，共用時4毫秒，函式呼叫共41次

結果很驚人吧，因為Memoized把計算的結果快取下來了，如果引數一樣就不用再重複計算了，所以效率自然大大提高，這就好像我們用陣列方法來實現fibnacci從而提高效率原理是差不多的，不過這樣小小的一個註解，可以少寫好多程式碼省不少事了:)

親測 有效