带冗余计算的分岔递归计算

解答动态

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  如果你不能使用functools.cache或者functools.lru\u缓存如果你不明白或者不想使用解析者，如另一个答案所示，这里是一种低技术的记忆方法。请注意，functools方法更简单、更健壮，等等。但是如果您不担心所有这些，只需要比当前方法快得多的简单代码，这就可以了。
  def T（n）：if n not in T.cache:if n<；=0:T.cache[n]=1 else:T.cache[n]=T（n-1）+（n-1）*T（n-2）return T.cache[n]#初始化cache.T.cache={}
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  还有一个选项是根本不递归，而是计算序列，直到得到所需的项。这不仅避免了原始算法的指数复杂度，还避免了记忆化的至少线性（以计数值为单位）内存复杂度。（递归/记忆体化还可能遇到特定于实现的问题，例如递归深度错误或内存错误，这与下面的代码无关。）
  def T（n）：如果n<；=0：返回1#将a，b设置为T（-1），T（0）a，b=1，1表示范围（n）中的i:#将a，b从T（i-1），T（i）更改为T（i），T（i+1）a，b=b，b+i*a#i=n-1将b设置为T（n）返回b
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  您应该使用iflt；=0：返回1，否则：返回T（n-1）+（n-1）*T（n-2）
• End