Memoization, 源自于拉丁文 memorandum，和 memorization 属于近义词，但是memoization 在计算机世界中有特殊的意义：函数调用结果被缓存，当下次以同样的结
果调用时，返回已经被记住的结果。是一种常用的优化手段。
相同的参数，返回相同的结果，所以 memorization 技术特别适合于 纯函数。尤其适用
于那些大计算量的函数。
所以通常采用递归算法的函数非常适合用 memoization技术优化，如 fibnacci 数列问题。
将一个多元的函数转换为嵌套一元函数的过程，我们称之为柯里化。函数柯里化通常与
闭包 以及 分步应用程序（partial application） 混合在一起。把它们从场景中拆
分出来，我觉得会更容易理解一些。
此文档包含了一些关于如何避免写出性能严重超出预期的代码的建议。尤其是那些导致 V8
（影响 Node.js ，Opeara, Chromium…）拒绝对函数进行优化的反模式。
vhf 同学也在维护一个类似的项目，试图涵盖所有 V8 Crankshaft 引擎性能优化杀手的
方方面面：V8 Bailout Reasons
误删除的文件可以被恢复，前提是在此之前进行过 git add 或者 git stash 操作。否则你就需要找对应的IDE或编辑器（甚至文件系统）的备份了。
通过以下两步可以找回 git add (stash) 的文件：