面试题：Ruby迭代器与性能优化专家题

选择的迭代器：
- 对于百万级别的数组元素，each_with_index迭代器是一个不错的选择。each迭代器也可以实现，但each_with_index在需要索引信息时更加方便，并且在性能上与each相近。它不会像map那样立即返回一个新的数组，从而在处理大数据集时减少内存占用。
优化策略：
- 分批处理：将百万级别的数组分成多个较小的批次进行处理。例如，可以将数组按每1000个元素为一批，这样可以避免一次性加载所有数据到内存中，减少内存峰值。
- 使用lazy：Ruby 2.0引入了lazy方法，它可以将枚举器转换为惰性枚举器。对大数组使用lazy后，计算不会立即执行，而是在需要结果时才进行计算，这有助于减少内存使用。例如：
```
big_array = (1..1_000_000).to_a
lazy_result = big_array.lazy.map { |num| factorial(num) }
```
- 避免中间数组：如前面提到，尽量避免使用像map这样会立即返回新数组的方法，除非确实需要一个新数组。如果只是需要对每个元素执行操作，each或each_with_index更合适。
计算阶乘的方法优化：
- 为了避免重复计算，可以使用记忆化（Memoization）。通过一个哈希表来存储已经计算过的阶乘值，下次需要计算相同值时直接从哈希表中获取。
```
factorial_cache = {}
def factorial(n)
  return 1 if n <= 1
  factorial_cache[n] ||= n * factorial(n - 1)
end
```
处理性能瓶颈：
- CPU瓶颈：复杂的计算任务（如阶乘）可能会导致CPU瓶颈。除了上述的记忆化优化外，可以考虑使用多线程或多进程来利用多核CPU。在Ruby中，Thread类用于多线程编程，Process类用于多进程编程。但要注意全局解释器锁（GIL）对多线程在CPU密集型任务中的影响，在这种情况下多进程可能更合适。
- I/O瓶颈：如果计算结果需要写入文件或数据库等I/O操作，可能会出现I/O瓶颈。可以使用异步I/O操作，如Fiber或async库来处理I/O，避免I/O操作阻塞主线程。

示例代码：

# 计算阶乘并使用记忆化
factorial_cache = {}
def factorial(n)
  return 1 if n <= 1
  factorial_cache[n] ||= n * factorial(n - 1)
end

# 分批处理大数组
big_array = (1..1_000_000).to_a
batch_size = 1000
big_array.each_slice(batch_size) do |batch|
  batch.each do |num|
    result = factorial(num)
    # 在这里处理结果，比如写入文件或数据库
    puts result
  end
end

通过上述方法，可以在处理百万级数组时，在内存使用和性能上达到较好的平衡。

面试题：Ruby迭代器与性能优化专家题

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