我正在使用Чебышёв-polynomials，递归定义的多项式。对于非常可能的情况，你以前从未见过它们：
f[0,x_] := 1;
f[1,x_] := x;
f[n_,x_] := 2 * x * f[n-1, x] - f[n-2, x];
Plot[{f[9, x],f[3, x]},{x, -1, 1}]
我发现自己在问，因为我经常使用python，如果有办法在wolfram-cloud中构建一系列函数，那么就可以简化这个过程。
因此，我必须只计算每次f[n]一次，这样我就可以相当多地改善运行时间，并允许我扩展n的范围。
答案 0 :(得分：2)
使用memoization。
在这种情况下，memoization比平常更棘手，因为我们使用函数，而不是函数值。
Clear[cheb]
cheb[0] = 1 &;
cheb[1] = # &;
cheb[n_] := cheb[n] = Evaluate@Expand[2 # cheb[n - 1][#] - cheb[n - 2][#]] &
Evaluate确保Function的内部在提供和参数之前得到评估。