Python中利用函数装饰器实现备忘功能
“备忘”的定义
“memoization”（备忘）这个词是由Donald Michie在1968年提出的，它基于拉丁语单词“memorandum”（备忘录），意思是“被记住”。虽然它和单词“memorization”在某种程度上有些相似，但它并不是该单词的错误拼写。实际上，Memoisation是一种用于通过计算来加速程序的技术，它通过记住输入量的计算结果，例如函数调用结果，来实现其加速目的。如果遇到相同的输入或者具有相同参数的函数调用，那么之前存储的结果就可以被再次使用，从而避免一些不必要的计算。在很多情况下，可以使用一个简单的数组来存储结果，但也可以使用许多其他的数据结构，例如关联数组，它在Perl语言中叫做哈希，在Python语言中称为字典。
备忘功能可以由程序员显式地编程实现，但是一些编程语言如Python，都提供了自动备忘函数的机制。
利用函数装饰器实现备忘功能
在前面关于递归函数的那章中，我们分别使用迭代和递归实现了斐波纳契数列的求解。我们已经证明，如果直接利用斐波纳契数列的数学定义，在一个递归函数中实现数列的求解，正如下面的函数一样，那么它将具有指数级的时间复杂度：
def fib(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
此外，我们还提出了一种提高递归实现的时间复杂度的方法，即通过添加一个字典来记住之前函数的计算结果。这是一个显式地使用备忘技术的例子，只是当时我们并没有这么称呼它。这种方法的缺点是，原始递归实现的明晰性和优雅性丢失了。
造成以上缺点的原因是，我们改变了递归函数fib的代码。不过下面的代码不会改变我们的fib函数，所以它的明晰性和易读性并没有丢失。为了实现该目的，我们使用自定义的函数memoize()。函数memoize()以函数作为参数，并使用一个字典“memo”来存储函数的结果。虽然变量“memo”和函数“f”仅仅具有局部备忘功能，但是它们通过函数“helper”被一个闭包捕获，而memoize()将函数“helper”作为引用返回。所以，对memoize(fib)的调用将会返回一个helper()的引用，而在helper()中实现了fib()函数的功能以及一个用于保存还未存储的结果到字典“memo”中的包装器，并防止重新计算“memo”中已有的结果。
def memoize(f):
memo = {}
def helper(x):
if x not in memo:
memo[x] = f(x)
return memo[x]
return helper
def fib(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
fib = memoize(fib)
print(fib(40))
现在让我们了解下所谓的装饰器，首先看一下上面代码中将备忘功能指派到fib函数的这一行：
fib = memoize(fib)
一种说法是，函数memoize()装饰了函数fib。
将Memoize封装成类
我们还可以将结果的缓存封装到一个类中，如下面的例子所示：
class Memoize:
def __init__(self, fn):
self.fn = fn
self.memo = {}
def __call__(self, *args):
if args not in self.memo:
self.memo[args] = self.fn(*args)
return self.memo[args]
因为我们使用了字典，所以不能使用可变参数，即参数必须是不可变的。
Python中的装饰器
Python中的装饰器是一个可调用的Python对象，用于修改一个函数、方法或者类的定义。原始的对象，也就是即将被改变的那个对象，作为参数传递给一个装饰器，而装饰器则返回一个修改过的对象，例如一个修改过的函数，它会被绑定到定义中使用的名字上。Python中的装饰器与Java中的注解有一个相似的语法，即Python中的装饰器语法可以看作是纯粹的语法糖，使用“@”作为关键字。
示例：使用装饰器实现备忘功能
其实，前面我们已经使用了装饰器，只是没有这么称呼它而已。实际上，本章开头例子中的memoize函数就是一个装饰器，我们使用它来记住fib函数的结果，只是我们没有使用Python中装饰器特殊的语法而已，即艾特字符“@”。
相比于写成下面的形式
fib = memoize(fib)
我们可以这样写
@memoize
但这一行必须直接写在被装饰的函数之前，在我们的例子fib()中，如下所示：
def memoize(f):
memo = {}
def helper(x):
if x not in memo:
memo[x] = f(x)
return memo[x]
return helper
@memoize
def fib(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
#fib = memoize(fib)
print(fib(40))
利用装饰器检查参数
在讲解递归函数的那章中我们介绍了阶乘函数，在那里我们希望保持函数尽可能简单，而不想掩盖基本理念，所以代码中没有包含任何参数检查代码。然而，如果别人以负数或者浮点数作为参数来调用我们的函数，那么函数将会陷入一个死循环。
下面的程序使用一个装饰器函数来确保传给函数“factorial”的参数是一个正整数：
def argument_test_natural_number(f):
def helper(x):
if type(x) == int and x > 0:
return f(x)
else:
raise Exception("Argument is not an integer")
return helper
@argument_test_natural_number
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
for i in range(1,10):
print(i, factorial(i))
print(factorial(-1))
练习
1、我们的练习是一个古老的谜题。1612年，法国耶稣会士Claude-Gaspar Bachet提出了该谜题，即使用一个天平称出从1磅到40磅的所有整数重量的东西（例如，糖或者面粉），求最少的砝码数量。
第一个方法可能是使用1、2、4、8、16和32磅重量的这些砝码。如果我们将砝码放在天平的一端，而将物品放在另一端，那么这种方法用到的砝码数量将是最小的。然而，我们也可以将砝码同时放在天平的两端，此时我们仅仅需要重量为1、3、9、27的砝码。
编写一个Python函数weigh()，该函数计算需要的砝码以及它们在天平盘中的分布，以此来称量1磅到40磅中任何一个整数重量的物品。
解决方法
1、我们需要前面章节“Linear Combinations”中的函数linear_combination()。
def factors_set():
factors_set = ( (i,j,k,l) for i in [-1,0,1]
for j in [-1,0,1]
for k in [-1,0,1]
for l in [-1,0,1])
for factor in factors_set:
yield factor
def memoize(f):
results = {}
def helper(n):
if n not in results:
results[n] = f(n)
return results[n]
return helper
@memoize
def linear_combination(n):
""" returns the tuple (i,j,k,l) satisfying
n = i*1 + j*3 + k*9 + l*27 """
weighs = (1,3,9,27)
for factors in factors_set():
sum = 0
for i in range(len(factors)):
sum += factors[i] * weighs[i]
if sum == n:
return factors
2、利用上面的代码，就能很容易写出我们的函数weigh()。
def weigh(pounds):
weights = (1,3,9,27)
scalars = linear_combination(pounds)
left = ""
right = ""
for i in range(len(scalars)):
if scalars[i] == -1:
left += str(weights[i]) + " "
elif scalars[i] == 1:
right += str(weights[i]) + " "
return (left,right)
for i in [2,3,4,7,8,9,20,40]:
pans = weigh(i)
print("Left pan: " + str(i) + " plus " + pans[0])
print("Right pan: " + pans[1] + "n")
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1663
14
1419
52
1313
25
1263
29
1237
24
PHP dan Python: Paradigma yang berbeza dijelaskan
Apr 18, 2025 am 12:26 AM
PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.
Memilih antara php dan python: panduan
Apr 18, 2025 am 12:24 AM
PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.
PHP dan Python: menyelam mendalam ke dalam sejarah mereka
Apr 18, 2025 am 12:25 AM
PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.
Python vs JavaScript: Keluk Pembelajaran dan Kemudahan Penggunaan
Apr 16, 2025 am 12:12 AM
Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.
Cara menjalankan Python Kod Sublime
Apr 16, 2025 am 08:48 AM
Untuk menjalankan kod python dalam teks luhur, anda perlu memasang plug-in python terlebih dahulu, kemudian buat fail .py dan tulis kod itu, dan akhirnya tekan Ctrl B untuk menjalankan kod, dan output akan dipaparkan dalam konsol.
Di mana untuk menulis kod di vscode
Apr 15, 2025 pm 09:54 PM
Kod penulisan dalam Kod Visual Studio (VSCode) adalah mudah dan mudah digunakan. Hanya pasang VSCode, buat projek, pilih bahasa, buat fail, tulis kod, simpan dan jalankannya. Kelebihan vscode termasuk sumber lintas platform, bebas dan terbuka, ciri-ciri yang kuat, sambungan yang kaya, dan ringan dan cepat.
Bolehkah kod studio visual digunakan dalam python
Apr 15, 2025 pm 08:18 PM
Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.
Cara menjalankan python dengan notepad
Apr 16, 2025 pm 07:33 PM
Running Python Code di Notepad memerlukan Python Executable dan NPPExec plug-in untuk dipasang. Selepas memasang Python dan menambahkan laluannya, konfigurasikan perintah "python" dan parameter "{current_directory} {file_name}" dalam plug-in nppexec untuk menjalankan kod python melalui kunci pintasan "f6" dalam notepad.
