Python中的return关键字是否将具有特定参数的函数的值保存在内存中？答案

【问题标题】：Does return keyword in Python saves the value in memory for a function with an specific parameter?Python中的return关键字是否将具有特定参数的函数的值保存在内存中？
【发布时间】：2021-01-15 19:29:20
【问题描述】：

我正在学习递归函数，我有一个疑问，比如说：

def fibonacci(n):
if n == 0 or n == 1:
    return 1

return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

fibonacci(4)
fibonacci(5)

当程序执行fibonacci(5)时，会是这样的：

fibonacci(5) = fibonacci(4) + fibonacci(3)

Python 是否必须使用递归再次计算最后两个函数，或者它是否已经将结果保存在内存中，因为它在执行fibonacci(4) 时已经使用相同的参数执行了相同的函数，因此会立即为它们分配它们的价值观？

【问题讨论】：

"Python 是否必须使用递归再次计算最后两个函数" 是的，当然。这还能怎么做？您希望 Python 缓存默认情况下每个函数调用的结果？除非它们是纯函数，否则这在原则上是不可取的，甚至没有考虑到内存需求。
无论如何，你有没有尝试这个，例如将print 放入您的fibonacci 函数中，看看会发生什么？
您可能正在寻找记忆 en.wikipedia.org/wiki/Memoization ，尽管还有许多其他出色的优化来计算斐波那契数列！
这提供了 functools.lru_cache stackoverflow.com/a/14731729/4541045 .. 文档实际上展示了它围绕斐波那契数列的使用 docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache
作为补充阅读 - 查看functools.lru_cache

标签： python function recursion memory return-value

【解决方案1】：

首先，Python 中的函数调用没有自动缓存。如果你调用fibonacci(6)，然后调用fibonacci(5)，Python 将再次调用所有关联的函数，即使它是多余的。

您所说的（缓存等）称为memoization，是称为动态编程的更大概念的基本原则。 DP 基本上是一种采用基本递归（如您的斐波那契实现）并通过应用一些技术（如缓存）使其更高效的方法

这是一个很好的网站，它很好地解释了这个概念，并且实际上以斐波那契数列为例。 What is Dynamic Programming

【讨论】：