この記事では、Pythonでの関数のメモイゼーションとキャッシングについて解説します。具体的なコード例とその詳細解説、さらには応用例を3つ以上紹介しています。
目次
はじめに
メモイゼーションとキャッシングは、計算の効率を向上させるためのテクニックです。この二つの手法は、特に再帰的な関数や多くのリソースを必要とする関数を高速化するのに役立ちます。
基本的なメモイゼーションの例
簡単な例から始めましょう。ここではフィボナッチ数列を計算する関数を用いてメモイゼーションを行います。
# メモイゼーション用の辞書を用意
memo = {}
def fib(n):
if n in memo:
return memo[n]
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
return memo[n]このコードの解説
– `memo` という名前の辞書を用意して、計算結果を保存します。
– `fib` 関数が呼ばれると、まず `memo` 辞書で結果が保存されているか確認します。
– 結果が保存されていればその値を返し、保存されていなければ計算を行います。
– 最後に、計算した結果を `memo` 辞書に保存します。
Pythonの標準ライブラリを用いたメモイゼーション
Pythonの`functools`モジュールには`lru_cache`というデコレータがあります。これを使用すると、関数のメモイゼーションが非常に簡単になります。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)このコードの解説
- `from functools import lru_cache`で`lru_cache`をインポートしています。
- `@lru_cache(maxsize=None)`で、キャッシュの最大サイズを無制限に設定しています。
- 残りは通常のフィボナッチ数列の計算関数と同じです。
応用例
例1: フィボナッチ数列のn番目以降の合計
@lru_cache(maxsize=None)
def fib_sum(n):
if n == 0:
return 0
return fib(n) + fib_sum(n-1)例2: 任意の関数に対する汎用的なメモイゼーションデコレータ
def memoize(f):
memo = {}
def wrapper(x):
if x not in memo:
memo[x] = f(x)
return memo[x]
return wrapper例3: 複数引数に対応したメモイゼーション
def memoize_args(f):
memo = {}
def wrapper(*args):
if args not in memo:
memo[args] = f(*args)
return memo[args]
return wrapperまとめ
Pythonでの関数のメモイゼーションとキャッシングは計算効率を大いに向上させることができます。Python標準の`lru_cache`を使う方法と、自分でデコレータを作成する方法、それぞれの応用例を見てきました。これらのテクニックをうまく活用し、パフォーマンスの向上を図ってください。
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