python-函数装饰器的使用-25

来源：互联网发布：业务流程编排 java 编辑：程序博客网时间：2024/05/23 21:48

计算斐波那契数列。

def fibonacci(n):
if n <= 1:
return 1
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
print(fibonacci(3))

重复计算子问题，很浪费效率

解决这种重复计算子元素的问题我们可以使用缓存来解决。先在缓存中查找，缓存没有再尖酸，然后计算结果继续放在缓存中

升级代码：

def fibonacci(n,cache = None):    if cache is None:        cache = {}    if n in cache:        return cache[n]    if n <= 1:        return 1    cache[n] = fibonacci(n - 1,cache) + fibonacci(n - 2,cache)    return cache[n]print(fibonacci(3))

再升级：使用装饰器添加缓存，相对来说不用改动源代码，透明

def memo(func):    #闭包，在这个里面永远能访问到cache    cache = {}    def wrap(*args):        if args not in cache:            cache[args] = func(*args)        return cache[args]    return wrap@memodef fibonacci(n):    if n <= 1:        return 1    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)# fibonacci = memo(fibonacci) 相当于 @memoprint(fibonacci(50))

  # -*- coding: utf-8 -*-# @Author: 96173# @Date:   2017-09-13 10:26:06# @Last Modified by:   96173# @Last Modified time: 2017-09-13 11:13:03# 利用函数装饰器解决重复计算子问题耗时过长问题 # 装饰器def memo(func):    cache = {} # cache不会随着函数的消失而消失    def wrap(*args):        if args not in cache:            cache[args] = function(*args)        return cache[args]    return wrap        # 斐波那契@memo # 等价于 fibonacci = memo(fibonacci)def fibonacci(n):    if n <=1:        return 1    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)# 斐波那契(升级)# def fibonacci(n,cache=None):#     if cache is None:#         cache = {}#     if n in cache:#         return cache[n]#     if n <=1:#         return 1#     cache[n] = fibonacci(n-1,cache) + fibonacci(n-2,cache)#     return cache[n]print(fibonacci(50))# 迈台阶多少种走法问题(回数法)@memodef climb(n,steps):    count = 0;    if n = 0:        count = 1    elif n > 0:        for step in steps:            count += climb(n - step,steps)    return countprint(climb(50,(1,2,3)))

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