无法理解此递归 function 上的分配和环境用法

Question

我正在学习Composing Programs中的优化。 我有3个功能。 memo用于记忆技术， count是一个包装器，因此每次调用fib时都会激活一个计数器。 fib只是具有递归性的 Fibonacci 的实现。

 def memo(f):
    cache = {}

    def memoized(n):
        if n not in cache:
            cache[n] = f(n)
        return cache[n]

    return memoized


def count(f):
    def counted(*args):
        counted.call_count += 1
        return f(*args)

    counted.call_count = 0
    return counted


def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1
    return fib(n - 2) + fib(n - 1)

为了调用这些函数，我count(fib)分配给counted_fib ，因此每次调用都会被记录下来。 并且* fib *变量被重新分配（现在， fib是memo(counted_fib)而不是原始函数）

counted_fib = count(fib)
fib = memo(counted_fib)

当调用 function fib时，我的问题开始了（例如fib(19) ）一切正常，但原始 function 中的递归（ return fib(n - 2) + fib(n - 1) ）触发fib作为memo(counted_fib) 。

这不是关于无法正常工作的问题。 我只是想了解如果一件事先于另一件事宣布，为什么会发生这种情况。

Answer 1

如果您对fib名称从原始fib() function 重新分配为调用memo(counted_fib的变量时的行为方式感到困惑，我认为这篇关于 python 命名空间行为的文章会有所帮助。

从第一条语句开始执行了 Python 个程序。 但即使在此之前，全局名称空间也已加载。 因此，您将 fib 名称分配给fib() 。 但稍后，您将该赋值更改为memo(counted_fib) ，最后一个赋值是程序启动后加载全局命名空间的赋值。

希望能帮助到你！

Answer 2

在python中，一切都是Object，包括功能。

当您声明def fib时，它会创建一个 object 调用fib并且此 object 是callable的。

此callable对象通过引用调用自身。

当您重新声明fib = memo(counted_fib)时，将参考 fib 移动到另一个 object。（在本例中为 memo 函数）

Answer 3

count() function 通过递增call_count变量来跟踪每次调用fib function 的时间，之后可以检查该变量。 然后memo(counted_fib)用于为counted_fib function 提供缓存设施。它通过维护缓存 object 来实现，该缓存跟踪已经计算的值，从而确保在其输入被多次调用时不会重复对counted_fib的昂贵递归调用次。 由于每次在counted_fib中调用fib时，它都会被计数， memo(countedfib)确保每个counted_fib调用只会运行一次，并且它的所有计算都将被缓存以供将来访问。 因此，在分配counted_fib之后，可以连续调用fib而不会覆盖其原始定义或在昂贵的递归调用上花费更多时间。