python 记忆化搜索
时间: 2023-10-13 08:04:43 浏览: 48
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。