记忆化缓存:提升性能的利器 大家好,今天我们来聊聊记忆化缓存(Memoization),这是一种非常有效的优化技术,特别是在处理计算密集型且存在重叠子问题的函数时。我们将深入探讨记忆化缓存的概念、实现方式以及实际应用,并通过代码示例来加深理解。 什么是记忆化缓存? 记忆化缓存本质上是一种优化技术,它通过存储函数调用的结果,并在后续使用相同参数调用该函数时,直接返回缓存的结果,从而避免重复计算。简单来说,就是“记住”已经计算过的结果,下次再需要时直接拿来用。 记忆化缓存通常用于纯函数(Pure Function),即对于相同的输入,总是产生相同的输出,并且没有副作用的函数。这是因为只有纯函数的结果才能安全地被缓存和重用。 为什么需要记忆化缓存? 考虑一个简单的例子:计算斐波那契数列。 传统的递归实现如下: def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(10)) 虽然代码简洁易懂,但效率非常低下。我们可以看到,fibonacci(n) …
继续阅读“Memoization(记忆化缓存):实现一个自定义的记忆化函数,用于缓存耗时函数的计算结果,避免重复计算。”