Memoization(记忆化)是一种优化技术,主要用于通过将函数的计算结果缓存起来,避免重复计算,从而提高程序的运行效率。在Python中,Memoization可以通过手动实现缓存机制来完成。
Python中的Memoization实现主要有以下几种类型:
Memoization特别适用于以下场景:
def memoize(func):
cache = {}
def wrapper(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrapper
@memoize
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # 输出 55
问题:缓存数据过多导致内存占用过高。
原因:随着缓存的不断增长,可能会消耗大量内存资源。
解决方法:
def memoize_with_limit(max_size):
def decorator(func):
cache = {}
keys = []
def wrapper(*args):
if args not in cache:
if len(keys) >= max_size:
oldest_key = keys.pop(0)
del cache[oldest_key]
cache[args] = func(*args)
keys.append(args)
return cache[args]
return wrapper
return decorator
@memoize_with_limit(100)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # 输出 55
通过以上内容,你应该对Python中的Memoization有了更全面的了解,并能够在实际开发中应用这一技术来优化程序性能。
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