def fibonacci_inner(n, cache): if n == 1 or n == 2: return 1 r = 0 # TODO(You): 实现缓存 def fibonacci(n): return fibonacci_inner(n, {})是怎么实现将cache传入{}
时间: 2023-06-17 19:03:59 浏览: 31
在这段代码中,cache是一个字典,用于存储已经计算过的斐波那契数列的值,以便在后续的计算中直接使用,避免重复计算。
当调用`fibonacci(n)`函数时,它会调用`fibonacci_inner(n, {})`函数,并将一个空字典作为第二个参数传递给它。在`fibonacci_inner()`函数内部,它会接收这个字典作为第二个参数,并用它来存储已经计算过的值。
具体来说,当需要计算第n个斐波那契数时,`fibonacci_inner()`函数首先检查这个数是否已经被计算过,如果是,直接从cache中取出并返回。如果没有被计算过,则进行计算,并将计算结果存储到cache中,以便后续使用。
因此,通过将一个空字典作为第二个参数传递给`fibonacci_inner()`函数,就实现了将cache传入{}的操作。
相关问题
# -*- coding: UTF-8 -*- def fibonacci_inner(n, cache): if n == 1 or n == 2: return 1 r = 0 # TODO(You): 实现缓存 def fibonacci(n): return fibonacci_inner(n, {}) if __name__ == '__main__': print(fibonacci(6))
下面是实现缓存的代码:
# -*- coding: UTF-8 -*-
def fibonacci_inner(n, cache):
if n == 1 or n == 2:
return 1
if n in cache:
return cache[n] # 如果已经计算过,直接返回缓存结果
r = fibonacci_inner(n-1, cache) + fibonacci_inner(n-2, cache)
cache[n] = r # 将结果加入缓存
return r
def fibonacci(n):
return fibonacci_inner(n, {})
if __name__ == '__main__':
print(fibonacci(6))
在这个代码中,我们使用了一个字典作为缓存。在计算斐波那契数列的某个数时,先检查缓存中是否已经有计算结果,如果有,就直接返回缓存结果;否则,进行计算,并将结果加入缓存。这样就可以避免重复计算,提高了程序的效率。
优化代码def fibonacci(n): if n == 1: return 1 elif n == 2: return 2 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
好的,递归算法的效率比较低,因为会重复计算很多子问题。可以使用记忆化搜索来优化递归算法,避免重复计算。
记忆化搜索的思路是,在递归过程中,将已经计算出来的结果存储起来,避免重复计算。具体来说,可以使用一个字典(或数组)来记录每个格子的不同方式数量,如果已经计算过,则直接返回结果,否则继续递归计算。
下面是优化后的代码:
```python
memo = {} # 定义一个字典,用来存储已经计算过的结果
def fibonacci(n):
if n in memo: # 如果已经计算过,则直接返回结果
return memo[n]
if n == 1:
result = 1
elif n == 2:
result = 2
else:
result = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
memo[n] = result # 将计算结果存储到字典中
return result
```
这个函数的含义和之前的函数相同,区别在于使用了记忆化搜索来优化递归算法。这样就可以避免重复计算,提高效率。
需要注意的是,使用记忆化搜索虽然可以提高效率,但也会增加空间复杂度。因为需要额外的空间来存储已经计算过的结果。在实际应用中,需要根据具体情况来进行权衡,选择合适的算法和数据结构。