Python中利用函數(shù)裝飾器實(shí)現(xiàn)備忘功能
“備忘”的定義
“memoization”(備忘)這個(gè)詞是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁語(yǔ)單詞“memorandum”(備忘錄),意思是“被記住”。雖然它和單詞“memorization”在某種程度上有些相似,但它并不是該單詞的錯(cuò)誤拼寫(xiě)。實(shí)際上,Memoisation是一種用于通過(guò)計(jì)算來(lái)加速程序的技術(shù),它通過(guò)記住輸入量的計(jì)算結(jié)果,例如函數(shù)調(diào)用結(jié)果,來(lái)實(shí)現(xiàn)其加速目的。如果遇到相同的輸入或者具有相同參數(shù)的函數(shù)調(diào)用,那么之前存儲(chǔ)的結(jié)果就可以被再次使用,從而避免一些不必要的計(jì)算。在很多情況下,可以使用一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)結(jié)果,但也可以使用許多其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),例如關(guān)聯(lián)數(shù)組,它在Perl語(yǔ)言中叫做哈希,在Python語(yǔ)言中稱(chēng)為字典。
備忘功能可以由程序員顯式地編程實(shí)現(xiàn),但是一些編程語(yǔ)言如Python,都提供了自動(dòng)備忘函數(shù)的機(jī)制。
利用函數(shù)裝飾器實(shí)現(xiàn)備忘功能
在前面關(guān)于遞歸函數(shù)的那章中,我們分別使用迭代和遞歸實(shí)現(xiàn)了斐波納契數(shù)列的求解。我們已經(jīng)證明,如果直接利用斐波納契數(shù)列的數(shù)學(xué)定義,在一個(gè)遞歸函數(shù)中實(shí)現(xiàn)數(shù)列的求解,正如下面的函數(shù)一樣,那么它將具有指數(shù)級(jí)的時(shí)間復(fù)雜度:
def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2)
此外,我們還提出了一種提高遞歸實(shí)現(xiàn)的時(shí)間復(fù)雜度的方法,即通過(guò)添加一個(gè)字典來(lái)記住之前函數(shù)的計(jì)算結(jié)果。這是一個(gè)顯式地使用備忘技術(shù)的例子,只是當(dāng)時(shí)我們并沒(méi)有這么稱(chēng)呼它。這種方法的缺點(diǎn)是,原始遞歸實(shí)現(xiàn)的明晰性和優(yōu)雅性丟失了。
造成以上缺點(diǎn)的原因是,我們改變了遞歸函數(shù)fib的代碼。不過(guò)下面的代碼不會(huì)改變我們的fib函數(shù),所以它的明晰性和易讀性并沒(méi)有丟失。為了實(shí)現(xiàn)該目的,我們使用自定義的函數(shù)memoize()。函數(shù)memoize()以函數(shù)作為參數(shù),并使用一個(gè)字典“memo”來(lái)存儲(chǔ)函數(shù)的結(jié)果。雖然變量“memo”和函數(shù)“f”僅僅具有局部備忘功能,但是它們通過(guò)函數(shù)“helper”被一個(gè)閉包捕獲,而memoize()將函數(shù)“helper”作為引用返回。所以,對(duì)memoize(fib)的調(diào)用將會(huì)返回一個(gè)helper()的引用,而在helper()中實(shí)現(xiàn)了fib()函數(shù)的功能以及一個(gè)用于保存還未存儲(chǔ)的結(jié)果到字典“memo”中的包裝器,并防止重新計(jì)算“memo”中已有的結(jié)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))
現(xiàn)在讓我們了解下所謂的裝飾器,首先看一下上面代碼中將備忘功能指派到fib函數(shù)的這一行:
fib = memoize(fib)
一種說(shuō)法是,函數(shù)memoize()裝飾了函數(shù)fib。
將Memoize封裝成類(lèi)
我們還可以將結(jié)果的緩存封裝到一個(gè)類(lèi)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?yàn)槲覀兪褂昧俗值?,所以不能使用可變參?shù),即參數(shù)必須是不可變的。
Python中的裝飾器
Python中的裝飾器是一個(gè)可調(diào)用的Python對(duì)象,用于修改一個(gè)函數(shù)、方法或者類(lèi)的定義。原始的對(duì)象,也就是即將被改變的那個(gè)對(duì)象,作為參數(shù)傳遞給一個(gè)裝飾器,而裝飾器則返回一個(gè)修改過(guò)的對(duì)象,例如一個(gè)修改過(guò)的函數(shù),它會(huì)被綁定到定義中使用的名字上。Python中的裝飾器與Java中的注解有一個(gè)相似的語(yǔ)法,即Python中的裝飾器語(yǔ)法可以看作是純粹的語(yǔ)法糖,使用“@”作為關(guān)鍵字。
示例:使用裝飾器實(shí)現(xiàn)備忘功能
其實(shí),前面我們已經(jīng)使用了裝飾器,只是沒(méi)有這么稱(chēng)呼它而已。實(shí)際上,本章開(kāi)頭例子中的memoize函數(shù)就是一個(gè)裝飾器,我們使用它來(lái)記住fib函數(shù)的結(jié)果,只是我們沒(méi)有使用Python中裝飾器特殊的語(yǔ)法而已,即艾特字符“@”。
相比于寫(xiě)成下面的形式
fib = memoize(fib)
我們可以這樣寫(xiě)
@memoize
但這一行必須直接寫(xiě)在被裝飾的函數(shù)之前,在我們的例子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))
利用裝飾器檢查參數(shù)
在講解遞歸函數(shù)的那章中我們介紹了階乘函數(shù),在那里我們希望保持函數(shù)盡可能簡(jiǎn)單,而不想掩蓋基本理念,所以代碼中沒(méi)有包含任何參數(shù)檢查代碼。然而,如果別人以負(fù)數(shù)或者浮點(diǎn)數(shù)作為參數(shù)來(lái)調(diào)用我們的函數(shù),那么函數(shù)將會(huì)陷入一個(gè)死循環(huán)。
下面的程序使用一個(gè)裝飾器函數(shù)來(lái)確保傳給函數(shù)“factorial”的參數(shù)是一個(gè)正整數(shù):
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))
練習(xí)
1、我們的練習(xí)是一個(gè)古老的謎題。1612年,法國(guó)耶穌會(huì)士Claude-Gaspar Bachet提出了該謎題,即使用一個(gè)天平稱(chēng)出從1磅到40磅的所有整數(shù)重量的東西(例如,糖或者面粉),求最少的砝碼數(shù)量。
第一個(gè)方法可能是使用1、2、4、8、16和32磅重量的這些砝碼。如果我們將砝碼放在天平的一端,而將物品放在另一端,那么這種方法用到的砝碼數(shù)量將是最小的。然而,我們也可以將砝碼同時(shí)放在天平的兩端,此時(shí)我們僅僅需要重量為1、3、9、27的砝碼。
編寫(xiě)一個(gè)Python函數(shù)weigh(),該函數(shù)計(jì)算需要的砝碼以及它們?cè)谔炱奖P(pán)中的分布,以此來(lái)稱(chēng)量1磅到40磅中任何一個(gè)整數(shù)重量的物品。
解決方法
1、我們需要前面章節(jié)“Linear Combinations”中的函數(shù)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、利用上面的代碼,就能很容易寫(xiě)出我們的函數(shù)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")
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