Memoization part 3.

И напоследок, в стандартной библиотеке functools уже отлично реализован подобный декоратор, который называется lru_cache.

LRU расшифровывается как Least Recently Used.

from functools import lru_cache

@clock
@lru_cache()
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-2) + fib(n-1)

print('fib(20) =', fib(20))

lru_cache имеет два необязательных аргумента:

📌 maxsize — это количество хранимых результатов.
📌 typed — при равном true, например, значения 1 и 1.0 будут считаться разными (поскольку это разные типы).

📎 Мемоизация довольно простая и эффективная практика. А благодаря functools.lru_cache, ей удобно пользоваться в Python.

#lru #memoization