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{}

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

def fibonacci(n): if n==1 or n==2: return 1 else: return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2) n=int(input()) print(fibonacci(n)) 翻译

def fibonacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

n = int(input())
print(fibonacci(n)) Translation

请解释一下这段代码：class Solution: res_dict = dict() def fib(self, n: int) -> int: if n == 0: return 0 if n == 1: return 1 if n in self.res_dict: return self.res_dict[n] res = self.fib(n-1) + self.fib(n-2) self.res_dict[n] = res return res

这是一个求斐波那契数列第n项的递归算法，并且使用了动态规划的思想来减少重复计算。

代码解释如下：

1. 定义一个名为Solution的类。

2. 在类中定义一个名为res_dict的类变量，该变量是一个字典，用于保存已经计算过的斐波那契数列数字以避免重复计算。

3. 定义一个名为fib的方法，该方法接收一个整数参数n，并返回斐波那契数列中第n项的值。

4. 首先判断n是否为0或1，如果是则直接返回相应的结果。

5. 然后判断字典中是否已经计算过了第n项，如果是则直接返回字典中保存的结果。

6. 如果字典中没有保存第n项的结果，则递归调用fib方法来计算第n-1项和第n-2项，并将它们相加得到第n项的结果。

7. 将第n项的结果保存在字典中，并返回该结果。

这个算法的时间复杂度为O(n)，因为每个斐波那契数列数字只需要计算一次，空间复杂度也为O(n)，因为需要保存所有已经计算过的结果。使用动态规划的思想可以大大优化算法的性能，特别是对于大的n值。