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详解Python 指定记忆化

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Python 中的记忆化是指为了避免重复计算而将函数的结果存储起来的一种技术。在某些情况下，计算某个函数的结果可能比较耗时同时结果又需要被频繁访问，此时使用记忆化技术可以显著提高程序的效率。

在Python中，能够实现记忆化的方法是使用装饰器。下面是一条常用的实现指定记忆化的方法的步骤：

  1. 定义一个装饰器函数memoize，这个函数将接受一个函数f作为参数，并返回一个新的函数g，这个新函数g的作用是将f的结果进行缓存并返回。
def memoize(f):
    cache = {}
    def g(x):
        if x not in cache:
            cache[x] = f(x)
        return cache[x]
    return g
  1. 在需要进行记忆化的函数上使用memoize装饰器。

示例代码：

@memoize
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10)) # 55

在这个例子中，我们定义了一个斐波那契数列函数，在函数上使用了memoize装饰器。由于斐波那契数列的计算过程是递归的，因此使用memoize技术可以显著提高程序的效率。

下面再来看一个计算乘方的例子，这个例子中我们将Memoize的缓存作为关键字参数在递归时进行传递。

示例代码：

def memoize(f):
    cache = {}
    def g(x, **kwargs):
        if x not in cache:
            cache[x] = f(x, **kwargs)
        return cache[x]
    return g

@memoize
def power(x, n, **kwargs):
    if n == 0:
        return 1
    elif n % 2 == 1:
        return x * power(x, n-1, **kwargs)
    else:
        return power(x*x, n//2, **kwargs)

print(power(2,10)) # 1024

在这个例子中，我们定义了一个计算幂的函数，并在函数上使用了memoize装饰器。由于幂的计算过程也是递归的，因此使用memoize技术同样可以提高程序的效率。在memoize函数中，我们增加了**kwargs参数来实现memoize的缓存关键字参数的传递。

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