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。
其他回答
下面是一个解决方案,将工作与列表或dict类型参数没有抱怨:
def memoize(fn):
"""returns a memoized version of any function that can be called
with the same list of arguments.
Usage: foo = memoize(foo)"""
def handle_item(x):
if isinstance(x, dict):
return make_tuple(sorted(x.items()))
elif hasattr(x, '__iter__'):
return make_tuple(x)
else:
return x
def make_tuple(L):
return tuple(handle_item(x) for x in L)
def foo(*args, **kwargs):
items_cache = make_tuple(sorted(kwargs.items()))
args_cache = make_tuple(args)
if (args_cache, items_cache) not in foo.past_calls:
foo.past_calls[(args_cache, items_cache)] = fn(*args,**kwargs)
return foo.past_calls[(args_cache, items_cache)]
foo.past_calls = {}
foo.__name__ = 'memoized_' + fn.__name__
return foo
请注意,通过在handle_item中实现您自己的哈希函数,这种方法可以自然地扩展到任何对象。例如,为了使这种方法适用于一个接受set作为输入参数的函数,你可以在handle_item中添加:
if is_instance(x, set):
return make_tuple(sorted(list(x)))
我应该先回答第一部分:什么是记忆?
这只是一种用记忆换取时间的方法。想想乘法表。
在Python中使用可变对象作为默认值通常被认为是不好的。但如果明智地使用它,它实际上可以用于实现记忆。
下面是一个摘自http://docs.python.org/2/faq/design.html#why-are-default-values-shared-between-objects的例子
在函数定义中使用可变dict,中间计算结果可以被缓存(例如,在计算阶乘(9)后计算阶乘(10)时,我们可以重用所有中间结果)
def factorial(n, _cache={1:1}):
try:
return _cache[n]
except IndexError:
_cache[n] = factorial(n-1)*n
return _cache[n]
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]
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。
不要忘记内置的hasattr函数,对于那些想要手工制作的人来说。这样就可以将mem缓存保存在函数定义中(而不是全局缓存)。
def fact(n):
if not hasattr(fact, 'mem'):
fact.mem = {1: 1}
if not n in fact.mem:
fact.mem[n] = n * fact(n - 1)
return fact.mem[n]
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