为什么我使用备忘录根本没有提高效率?

时间:2014-06-27 10:38:53

标签: python performance memoization

我正在使用Think in Python进行练习,使用Memo计算Fibonacci序列比不使用它更有效。但是当实施它并测试消耗的时间时,我发现运行时间根本没有减少。我知道我的节目肯定有问题,有人可以告诉我哪里出错了。非常感谢。

import time

known = {0:0,1:1}
def fibonacci_memo(n):
    """return the nth number of fibonacci sequence
    using memo to raise efficiency"""
    if n in known:
        return known[n]

    res = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
    known[n] = res
    return res

def fibonacci(n):
    """return the nth number of fibonacci sequence
    without using memo"""
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

if __name__ == '__main__':
    start = time.clock()
    print fibonacci_memo(32)
    elaspsed = time.clock() - start
    print 'using memo time used: ' + str(elaspsed)

    start = time.clock()
    print fibonacci(32)
    elaspsed = time.clock() - start
    print 'without using memo time used: ' + str(elaspsed)

输出类似于:

2178309
using memo time used: 1.83040345779
2178309
without using memo time used: 1.792043347

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

你的fibonacci_memo函数不是递归调用自己,而是调用原始的(非memoized)fibonacci函数。

答案 1 :(得分:2)

memoized函数的递归调用了一个不同的函数。尝试用以下方法替换fibonacci_memo:

def fibonacci_memo(n):
    """return the nth number of fibonacci sequence
    using memo to raise efficiency"""
    if n in known:
        return known[n]

    res = fibonacci_memo(n-1) + fibonacci_memo(n-2)
    known[n] = res
    return res