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详解Python 指定记忆化

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Python中的记忆化是一种常用的技术，用于提高函数的执行效率。记忆化的本质就是将已经计算过的结果缓存起来，避免重复计算。在实现记忆化时，一般采用哈希表来保存计算结果。

以下是Python指定记忆化的完整攻略：

  1. 通过装饰器实现记忆化

装饰器是Python中非常实用的一项功能，通过装饰器可以为函数添加额外的功能，其中就包括记忆化。下面是一个简单的装饰器实现：

def memoization(func):
    cache = {}

    def wrapper(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        result = func(*args)
        cache[args] = result
        return result
    return wrapper

在这个装饰器中，我们定义了一个缓存字典cache，用于记录函数的计算结果。装饰器接收一个函数func作为参数，返回一个内部函数wrapper，这个内部函数接收任意数量的参数，使用参数组成的元组作为字典cache的key，如果相同参数的结果已经被计算过，则直接返回缓存中的结果，否则执行函数func，并将结果缓存起来。

下面是示例代码：

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

在这个示例中，我们对斐波那契数列的计算函数fibonacci使用了memoization装饰器，从而实现了记忆化。

  1. 使用functools模块实现记忆化

除了使用装饰器之外，还可以使用Python中的functools模块提供的lru_cache装饰器实现记忆化。lru_cache装饰器的本质就是一个带有缓存功能的装饰器，简化了我们的代码实现。

下面是示例代码：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

在这个示例中，我们同样使用了斐波那契数列的计算函数fibonacci，并使用了lru_cache装饰器进行记忆化。通过设置maxsize=None，我们可以让装饰器缓存所有的计算结果，从而极大地提高计算效率。

以上就是Python指定记忆化的完整攻略，通过使用装饰器和functools模块提供的lru_cache装饰器，我们可以实现高效的记忆化功能，避免重复计算，提高函数执行效率。

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