记忆和功能跟踪

Question

我正在尝试跟踪函数运行的次数，并使用记忆来避免不必要地运行调用该函数。我不明白为什么，但似乎 memoization 正在为大多数值存储两个相同的值。

def track(f):
  def wrapper(arg):
    wrapper.count += 1
    print(arg)
    return f(arg)
  wrapper.count = 0
  return wrapper

def memoize(f):
    memo = {}
    def wrapper(arg):
        if arg not in memo:            
            memo[arg] = f(arg)
        return memo[arg]
    return wrapper

@track
@memoize
def fib(n):
  return n if n in (0,1) else fib(n-1) + fib(n-2)

print('Result:', fib(10), '\nCount:', fib.count)

结果应该是

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Result: 55
Count: 11

出于某种原因，对于小于 9 的所有内容，它都会给出双倍的结果。计数实际上返回 19。我们将不胜感激任何帮助。

Answer 1

您需要将 memoize 移动到 track:

def track(f):
  @memoize
  def wrapper(arg):
    wrapper.count += 1
    print(arg, end=' ')
    return f(arg)
  wrapper.count = 0
  return wrapper

def memoize(f):
    memo = {}
    def wrapper(arg):
        if arg not in memo:            
            memo[arg] = f(arg)
        return memo[arg]
    return wrapper

@track
def fib(n):
    return n if n in (0,1) else fib(n-1) + fib(n-2)

print('Result:', fib(10), '\nCount:', fib.count)
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Result: 55 
Count: 11

通过向 track 添加额外的参数，您可以控制是否要使用 memoize 装饰器。在这种情况下，您应该使用 functools.wraps :

from functools import wraps

def track(is_memoized):
  def dec(f):
    def wrapper(arg):
      wrapper.count += 1
      print(arg, end=' ')
      return f(arg)
    wrapper.count = 0
    if is_memoized:
      wrapper = memoize(wrapper)
    return wrapper
  return dec

def memoize(f):
    memo = {}
    @wraps(f)
    def wrapper(arg):
        if arg not in memo:            
            memo[arg] = f(arg)
        return memo[arg]
    return wrapper


@track(is_memoized=True)
def fib(n):
    return n if n in (0,1) else fib(n-1) + fib(n-2)

print('Result:', fib(10), '\nCount:', fib.count)
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Result: 55 
Count: 11

@track(is_memoized=False)
def fib(n):
    return n if n in (0,1) else fib(n-1) + fib(n-2)

print('Result:', fib(5), '\nCount:', fib.count)
5 4 3 2 1 0 1 2 1 0 3 2 1 0 1 Result: 5 
Count: 15

记忆和功能跟踪

Memoization and Function Tracking

python

tracking

memoization