好了，閒話少說，第乙個註解：memoized
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**：
class
fibnacci
def fibnacci_1(n)
@groovy.transform.memoized
def fibnacci_2(n)
//測試不使用memoized
def runwithoutmem()的fibnacci值是$，共用時$毫秒，函式呼叫共$次"
}//測試使用memoized
def runwithmem()的fibnacci值是$，共用時$毫秒，函式呼叫共$次"
}}def fib = new fibnacci(40)
fib.runwithoutmem()
fib.runwithmem()
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
親測 有效
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