极客笔记Python 使用装饰器进行记忆化
在本教程中，我们将讨论Python装饰器的高级概念之一。我们假设您已经对Python装饰器有基本的理解。如果没有，您可以从Python装饰器教程中学习。
什么是记忆化
在学习记忆化之前，让我们简要介绍一下递归。递归是一种技术，在基本情况满足时，函数会重复调用自身。例如计算斐波那契数列、阶乘等。但是它在递归树上创建了问题；有可能已经解决的子问题被再次解决，这会导致内存开销。为了解决这样的错误，记忆化应运而生。
记忆化是一种编程技术，它记录中间结果，以便可以忽略重复计算，并加快程序的执行速度。这种技术用于通过装饰器优化基于递归的程序。
让我们通过以下示例理解使用递归计算一个数的阶乘。
示例
def fact(num):
if num == 1:
return 1
else:
return num * fact(num-1)
print(fact(5))
输出：
120
可以使用记忆化装饰器来实现相同的程序。
示例2：
memory = {}
def memoize_factDecorator(f):
def inner(num):
if num not in memory:
memory[num] = f(num)
return memory[num]
return inner
@memoize_factDecorator
def fact(num):
if num == 1:
return 1
else:
return num * fact(num-1)
print(fact(5))
解释
在上面的代码中
- 我们定义了memorize_factDecorator来将中间结果存储在名为memory的变量中。
- 第二个方法fact是计算阶乘的函数。它被装饰器包装。fact方法可以访问memory变量作为result。封装的函数等效于以下内容
fact = memorize_factorial(fact)
- 当调用fact(5)时，除了存储中间结果外，递归调用开始。每次需要进行计算时，都会检查内存中是否存在结果。如果值在内存中可用，则使用该值，计算并存储在内存中。
- 我们可以在基于树的问题中使用这种技术。
结论
在本教程中，我们解释了Python的高级概念——装饰器memoization。在递归树问题中它非常有帮助。它减少了内存开销。