让你Python到很爽的加速递归函数的装饰器
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2022-06-09 12:46:19
今天我们会讲到一个[装饰器]
注记:链接“装饰器”指python3教程中的装饰器教程。可以在这里快速了解什么是装饰器。
@functools.lru_cache——进行...
今天我们会讲到一个[装饰器]
注记:链接“装饰器”指python3教程中的装饰器教程。可以在这里快速了解什么是装饰器。
@functools.lru_cache——进行函数执行结果备忘,显著提升递归函数执行时间。
示例:寻找宝藏。在一个嵌套元组tuple或列表list中寻找元素'gold coin'
import time from functools import lru_cache def find_treasure(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item) elif item == 'gold coin': print('find the treasure!') return true start = time.perf_counter() find_treasure(('sth', 'sth', 'sth', ('bad coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), ('bad coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), 'gold coin', )) end = time.perf_counter() run_time_without_cache = end - start print('在没有cache的情况下,运行花费了{} s。'.format(run_time_without_cache)) @lru_cache() def find_treasure_quickly(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item) elif item == 'gold coin': print('find the treasure!') return true start = time.perf_counter() find_treasure_quickly(('sth', 'sth', 'sth', ('bad coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), ('bad coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), 'gold coin', )) end = time.perf_counter() run_time_with_cache = end - start print('在有cache的情况下,运行花费了{} s。'.format(run_time_with_cache)) print('有cache比没cache快{} s。'.format(float(run_time_without_cache-run_time_with_cache)))
最终输出
find the treasure!
在没有cache的情况下,运行花费了0.0002182829999810565 s。
find the treasure!
在有cache的情况下,运行花费了0.00011638000000857573 s。
有cache比没cache快0.00010190299997248076 s。
注记:运行这个示例时我的电脑配置如下
cpu:amd ryzen 5 2600 ram:kingston hyperx 8gigabytes 2666
约使用7个月。
这个装饰器可以在函数运行时记录它的输入值与运行结果。当元组('bad coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth')出现第二次时,加了这个装饰器的函数find_the_treasure_quickly
不会再次在递归时对这个元组进行查找,而是直接在“备忘录”中找到运行结果并返回!
总结
以上所述是小编给大家介绍的让你python到很爽的加速递归函数的装饰器,希望对大家有所帮助