我刚开始学习Python,我不知道什么是内存化,也不知道如何使用它。另外,我可以举一个简单的例子吗?
当前回答
记忆基本上是保存用递归算法完成的过去操作的结果,以便在以后需要进行相同的计算时减少遍历递归树的需要。
参见http://scriptbucket.wordpress.com/2012/12/11/introduction-to-memoization/
Python中的斐波那契内存示例:
fibcache = {}
def fib(num):
if num in fibcache:
return fibcache[num]
else:
fibcache[num] = num if num < 2 else fib(num-1) + fib(num-2)
return fibcache[num]
其他回答
记忆是保留昂贵的计算结果并返回缓存的结果,而不是不断地重新计算它。
这里有一个例子:
def doSomeExpensiveCalculation(self, input):
if input not in self.cache:
<do expensive calculation>
self.cache[input] = result
return self.cache[input]
更完整的描述可以在维基百科关于记忆的条目中找到。
functools。缓存装饰:
Python 3.9发布了一个新函数functools.cache。它在内存中缓存带有一组特定参数的函数调用的结果,这就是内存化。它很容易使用:
import functools
import time
@functools.cache
def calculate_double(num):
time.sleep(1) # sleep for 1 second to simulate a slow calculation
return num * 2
第一次调用caculate_double(5)时,它将花费一秒钟并返回10。第二次使用相同的参数calculate_double(5)调用该函数时,它将立即返回10。
添加缓存装饰器可以确保如果函数最近为某个特定值被调用,它将不会重新计算该值,而是使用先前缓存的结果。在这种情况下,它可以极大地提高速度,同时代码不会因为缓存的细节而变得混乱。
(编辑:前面的示例使用递归计算了斐波那契数,但我修改了示例以防止混淆,因此出现了旧的注释。)
functools。lru_cache装饰:
如果您需要支持旧版本的Python,请使用functools。lru_cache适用于Python 3.2+。默认情况下,它只缓存最近使用的128个调用,但你可以将maxsize设置为None来指示缓存永远不会过期:
@functools.lru_cache(maxsize=None)
def calculate_double(num):
# etc
记忆是将函数转换为数据结构的过程。通常,人们希望增量地、惰性地进行转换(根据给定的域元素——或“键”的要求)。在惰性函数语言中,这种惰性转换可以自动发生,因此可以在没有(显式)副作用的情况下实现内存化。
记忆实际上是指根据方法输入记住(“记忆”→“备忘录”→被记住)方法调用的结果,然后返回记住的结果,而不是重新计算结果。您可以把它看作是方法结果的缓存。更多详细信息,请参阅第387页的算法介绍(3e), Cormen等人的定义。
在Python中使用内存计算阶乘的简单示例如下:
factorial_memo = {}
def factorial(k):
if k < 2: return 1
if k not in factorial_memo:
factorial_memo[k] = k * factorial(k-1)
return factorial_memo[k]
你可以做得更复杂一些,把记忆过程封装到一个类中:
class Memoize:
def __init__(self, f):
self.f = f
self.memo = {}
def __call__(self, *args):
if not args in self.memo:
self.memo[args] = self.f(*args)
#Warning: You may wish to do a deepcopy here if returning objects
return self.memo[args]
然后:
def factorial(k):
if k < 2: return 1
return k * factorial(k - 1)
factorial = Memoize(factorial)
Python 2.4中添加了一个被称为“装饰器”的特性,它允许你现在简单地编写以下代码来完成同样的事情:
@Memoize
def factorial(k):
if k < 2: return 1
return k * factorial(k - 1)
Python装饰器库有一个类似的装饰器,称为memoized,它比这里显示的Memoize类稍微健壮一些。
其他答案很好地涵盖了它的本质。我不是在重复。只是一些可能对你有用的观点。
通常,memoisation是一种可以应用在任何函数上的操作,该函数计算一些东西(昂贵的)并返回一个值。因此,它通常被实现为一个装饰器。实现很简单,大概是这样的
memoised_function = memoise(actual_function)
或者表示为装饰者
@memoise
def actual_function(arg1, arg2):
#body
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