记忆化如何提高 Python 函数性能？

理解 Python 中的记忆化

在编程中，记忆化是一种通过根据输入存储函数调用结果来提高效率的技术论据。无需重新计算这些结果，而是直接返回存储的结果，节省时间和资源。

Python 中的实现

要在 Python 中使用记忆化，您可以手动管理字典来缓存结果或利用“functools”模块中的内置“@lru_cache”装饰器。下面是一个使用手动方法通过记忆化计算阶乘的示例：

factorial_memo = {}
def factorial(k):
    if k < 2:
        return 1
    if k not in factorial_memo:
        factorial_memo[k] = k * factorial(k - 1)
    return factorial_memo[k]

用于记忆化的装饰器

Python 在 2.4 版本中引入了装饰器，提供了一种简洁的应用方法记忆功能。您可以创建一个装饰器类“Memoize”并将其应用到您的函数中：

class Memoize:
    def __init__(self, f):
        self.f = f
        self.memo = {}
    def __call__(self, *args):
        if not args in self.memo:
            self.memo[args] = self.f(*args)
        return self.memo[args]

@Memoize
def factorial(k):
    if k < 2:
        return 1
    return k * factorial(k - 1)

'@lru_cache'装饰器

'functools'模块提供了一个“@lru_cache”装饰器提供更强大的记忆化实现。它会自动缓存结果并处理缓存大小，以防止过多的内存使用。

总之，Python 中的记忆化是一种强大的技术，可以通过缓存先前的结果并避免不必要的重新计算来优化函数性能。通过利用装饰器或手动缓存，您可以提高代码的效率并提高其响应能力。

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