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详解Python 指定记忆化

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Python中的记忆化技术是一种优化技术，能够有效减少重复计算的开销，提高程序的执行效率。指定记忆化（也称为高阶记忆化）是记忆化技术中的一种，它允许我们在不同的函数中实现记忆化功能，并避免了多个函数之间的相互干扰。

下面是Python指定记忆化的完整攻略：

什么是指定记忆化

指定记忆化是指将记忆化功能从函数本身中抽离出来，建立一个单独的装饰器函数，专门用来对指定的函数进行记忆化。这样做可以让多个不同的函数同时共享同一个记忆化缓存，避免了多个函数之间相互干扰的问题。

实现指定记忆化

我们可以通过Python的装饰器技术来实现指定记忆化。下面是一个简单的装饰器示例：

def memoize(fn):
    cache = {}
    def memoizer(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = fn(*args)
        return cache[args]
    return memoizer

在这个示例中，memoize函数是我们定义的一个装饰器函数。它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。新的函数名为memoizer，用于对原函数进行记忆化。memoizer函数中，我们使用一个cache字典来保存已经计算过的结果。当用户调用memoizer函数时，如果传入的参数已经在cache中存在，就直接返回缓存的结果。否则，就调用原函数进行计算，并将计算结果保存到cache中。

使用指定记忆化

使用指定记忆化非常简单，只需要在定义函数时添加装饰器即可。下面是一个示例：

@memoize
def fib(n):
    if n in (0, 1):
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

在这个示例中，我们定义了一个递归函数fib，用于计算斐波那契数列。通过在函数定义前添加@memoize装饰器，就可以将fib函数记忆化，避免了重复计算。在调用fib函数时，我们只需要像普通函数一样传入参数即可：

>>> fib(50)
12586269025

示例应用

例1：计算阶乘

下面是一个计算阶乘的函数：

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

这个函数使用递归方式来计算阶乘，但是现实中我们计算的数字可能非常大，递归方式为了求出结果需要不断的调用函数，这就非常耗费时间和计算资源。

为了避免重复计算，我们可以使用指定记忆化的方式来对函数进行优化。可以通过下面的代码进行优化：

@memoize
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

这样就可以避免重复计算，提高函数执行效率。

例2：计算斐波那契数列

下面是一个斐波那契数列的函数：

def fib(n):
    if n in (0, 1):
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

同样的，这个函数也使用了递归方式来计算斐波那契数列，存在重复计算的问题。

我们可以使用指定记忆化的方式来对这个函数进行优化。可以通过下面的代码进行优化：

@memoize
def fib(n):
    if n in (0, 1):
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

这样就可以避免重复计算，提高函数执行效率。

总结

指定记忆化是Python记忆化技术中的一种优化方式，通过将记忆化功能抽离出来建立单独的装饰器函数，可以避免多个函数之间相互干扰的问题，提高程序执行效率。在实际应用中，可以针对递归函数等重复计算较多的函数进行优化，提升程序的性能。

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