使用 Python 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。我们假设您对 Python 装饰器有基本了解。如果没有，您可以学习 Python 装饰器教程。

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。递归是一种函数反复调用自身直到满足基本情况条件的技术。例如，计算斐波那契数列、阶乘等。但这会带来递归树的问题；有时已经解决的子问题会被再次解决，导致内存开销过大。为了克服这种错误，记忆化就发挥了作用。

记忆化是一种编程技术，它记录中间结果，以便可以用来忽略重复的计算并实现程序的快速执行。这项技术用于通过装饰器优化基于递归的程序。

让我们通过一个计算数字阶乘的递归示例来理解。

示例

输出

120

可以使用记忆化装饰器实现相同的程序。

示例 2

说明

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 变量作为结果。包装后的函数等价于如下：

• 当调用 fact(5) 时，递归调用开始，并存储中间结果。每次需要进行计算时，都会检查结果是否在 memory 中可用。如果值在 memory 中可用，则使用该值；否则，计算该值并将其存储在 memory 中。
• 我们可以将此技术用于基于树的问题。

结论

在本教程中，我们解释了 Python 装饰器记忆化的高级概念。它在递归树问题中非常有用。它可以减少内存开销。