可以用一段代码来说明记忆化搜索在人工智能领域应用的实例吗

当人工智能需要处理大量的数据时，记忆化搜索是一个非常有用的技术。以下是一个使用记忆化搜索的示例，用于计算斐波那契数列：

# 使用记忆化搜索计算斐波那契数列
fib_cache = {}

def fib(n):
    # 如果当前斐波那契数已经计算过，直接返回结果
    if n in fib_cache:
        return fib_cache[n]
    
    # 计算当前斐波那契数，并将结果保存到缓存中
    if n <= 1:
        result = n
    else:
        result = fib(n-1) + fib(n-2)
    fib_cache[n] = result
    return result

在这个例子中，我们创建了一个字典 `fib_cache` 来保存已经计算过的斐波那契数。在计算斐波那契数列时，我们首先检查当前斐波那契数是否已经计算过，如果是，则直接返回结果。如果没有计算过，则计算当前斐波那契数，并将结果保存到缓存中。这种方法可以大大减少计算量，提高计算效率。