在Python的内存和速度列表或词典方面哪个更昂贵

Question

我正在测试计算机上的memoization代码。我有范围100000的数组。使用以下代码。

def fact1(n):
   if n<1:
      return 1
   else:
      fa=1
      for i in range(1, n+1):
          fa*=i
      return fa

使用memoization技术，以下代码为

  memolookuptable={1:1, 2:2}
  def fact2(n):
      if n not in memoookuptable.keys():
          for i in range(3,n+1):
              if i not in memoookuptable.keys():
                   memolookuptable[i]=i*memolookuptable[i-1]

根据我对代码的理解，通过内存优化的memoization开始以低速运行。我是否正确理解了记忆，因为通过存储计算值来避免重新计算？如果这是正确的，尽管计算值很容易获得，为什么较大的计算速度会减慢？

使用memoization优化内存和速度的最佳方法是什么？

Answer 1

您不需要致电.keys() - 您只需使用if n not in memolookuptable:即可。我认为应该更快，因为它使用散列。 .keys()返回一个列表，查找速度较慢。