为什么这些记忆功能不同？

Question

我发现如果我以两种不同的方式在函数上使用 memoise，我会得到两种不同的行为，我想了解原因。

# Non Memoised function
fib <- function(n) {
  if (n < 2) return(1)
  fib(n - 2) + fib(n - 1)
}

system.time(fib(23))
system.time(fib(24))

library(memoise)

# Memoisation stragagy 1
fib_fast <- memoise(function(n) {
  if (n < 2) return(1)
  fib_fast(n - 2) + fib_fast(n - 1)
})

system.time(fib_fast(23))
system.time(fib_fast(24))

# Memoisation strategy 2
fib_not_as_fast <- memoise(fib)

system.time(fib_not_as_fast(23))
system.time(fib_not_as_fast(24))

策略 1 非常快，因为它重用了递归结果，而策略 2 只有在之前已经看到确切输入的情况下才很快。

谁能解释一下这是为什么？

Answer 1

我认为原因很简单。在慢速情况下，函数fib_not_as_fast 被记忆。在函数内部，fib 被调用，它没有被记忆。更详细地说：当你计算fib_not_so_fast(24)时，在函数内部你有fib(22) + fib(23)。这两个都没有被记住。

然而，在fib_fast 中，您也在递归中使用记忆版本。因此，在这种情况下，fib_fast(24) 需要评估 fib_fast(22) + fib_fast(23)。当您计算 fib_fast(23) 并因此被记忆时，这两个函数调用都已经发生了。

真正起作用的是在定义函数之后再记忆它。因此，只需将函数 fib() 重新定义为 fib <- memoise(fib) 即可。