python记忆化搜索
时间: 2023-11-15 11:03:25 浏览: 54
记忆化搜索是一种优化搜索算法的方法,它通过记忆已经搜索过的状态来避免重复搜索,从而提高搜索效率。在Python中,可以使用装饰器@functools.lru_cache(maxsize=None)来实现记忆化搜索。这个装饰器会缓存函数的结果,当函数再次被调用时,如果参数相同,则直接返回缓存的结果,避免了重复计算。记忆化搜索通常用于解决动态规划问题,可以大大提高算法的效率。但需要注意的是,输入格式可能会影响记忆化搜索的效果,需要根据具体情况进行调整。
相关问题
python 记忆化搜索
Python的记忆化搜索是一种优化技术,用于解决递归问题的重复计算。它通过使用缓存来存储已经计算过的结果,避免重复计算,从而提高程序的执行效率。
记忆化搜索的核心思想是将每次计算的结果保存在一个缓存中,在每次调用时首先检查缓存中是否已经存在该结果,如果存在则直接返回,否则进行计算并保存到缓存中,然后返回计算结果。
在Python中,可以使用装饰器来实现记忆化搜索。下面是一个简单的示例代码:
```python
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 <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
```
在上面的示例中,我们定义了一个`memoize`装饰器函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数`wrapper`。`wrapper`函数首先检查缓存中是否已经存在计算结果,如果不存在则调用原函数进行计算,并将结果保存到缓存中。然后,我们使用`@memoize`装饰器将`fibonacci`函数进行了装饰,使其具有记忆化搜索的功能。
通过记忆化搜索,递归函数的执行效率得到了显著的提升,特别是在存在大量重复计算的情况下。这在解决一些动态规划问题或者需要进行大量递归计算的场景中非常有用。
python 记忆化搜索示例代码
当涉及到递归问题时,记忆化搜索是一种优化技术,它可以避免重复计算相同的子问题,从而提高程序的效率。下面是一个使用记忆化搜索解决斐波那契数列问题的示例代码:
```python
# 使用记忆化搜索解决斐波那契数列问题
def fibonacci(n, memo={}):
# 如果已经计算过该值,则直接返回结果
if n in memo:
return memo[n]
# 如果 n 小于等于 1,则直接返回 n
if n <= 1:
memo[n] = n
else:
# 计算并保存结果
memo[n] = fibonacci(n-1, memo) + fibonacci(n-2, memo)
return memo[n]
# 测试代码
n = 10
result = fibonacci(n)
print(f"The {n}th Fibonacci number is: {result}")
```
在上面的代码中,我们定义了一个 `fibonacci` 函数,它接受一个整数 `n` 作为输入,并使用记忆化搜索的方式计算第 `n` 个斐波那契数。我们使用一个字典 `memo` 来保存已经计算过的结果,以避免重复计算。
在每次计算之前,我们首先检查字典 `memo` 中是否已经存在了对应的结果。如果存在,则直接返回结果;否则,进行计算,并将结果保存到字典 `memo` 中。
通过使用记忆化搜索,我们可以大大减少重复计算的次数,从而提高程序的效率。