一个range函数理解错误导致程序运行不正确的例子

本文通过对比C语言和Python的循环实现方式,解释了在Python中实现插入排序时的一个常见错误,并提供了一个修复后的正确版本。

    最近入手python,在网上看到有人用经典排序算法练手,本人也打算效仿,谁知一开始在最简单的插入算法上卡壳,花了一点时间才弄明白原因,原代码如下:


def insert_sort( array ):

    len = len( array )

    for i in range( 1, len ):

        temp = array[i]

        j = i - 1

        for j in range( j, -1, -1 ):

            if array[j] <= temp:

                break

            else:

                array[j+1] = array[j]

        array[j+1] = temp


    调试发现问题出在array[j+1] = temp上,当j等于0时且array[0] > temp时候,array[0]后移到array[1],而j却不会继续减小到-1,所以array[0]无法被赋值。比较一下两个语句片段就会明白其中原因:

c语言:

   int  j = 10;

    for ( j = 10; j >=0; --j )

    {

        printf( "%d", j );

    }

    printf( "%d', j );


python:

j = 10

for j in range(10, -1, -1):

    print( "%d" %j )

print( "%d", %j )


c语言输入: 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -1

python输出:10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0

python的range函数到了边界会自动停止步进。所以上面的代码做一下修改就可以了:

def insert_sort( array ):

    len = len( array )

    for i in range( 1, len ):

        temp = array[i]

        j = i - 1

        while j >= 0:

            if array[j] <= temp:

                break

            else:

                array[j+1] = array[j]

            j -= 1

        array[j+1] = temp



    

<think>好的,我现在需要帮助用户通过示例理解Python中的@cache装饰器的作用,并解释其原理。首先,我得回顾一下之前的对话历史,确保回答的一致性和连贯性。用户之前已经询问过@cache的用途,现在希望看到具体的示例和原理解释。 首先,用户的需求很明确:通过示例来理解@cache的作用,并了解其背后的原理。他们可能已经阅读了之前的回答,但需要更具体的代码例子来加深理解。此外,用户还提供了站内引用,这些引用提到了@cache的使用方法、与lru_cache的区别,以及如何清除缓存等。因此,我需要确保回答涵盖这些方面,同时结合示例进行说明。 接下来,我需要确定如何组织回答。用户希望有结构清晰的解释,所以分点说明比较合适。可能的结构包括功能示例、原理解析、缓存机制说明、与lru_cache的对比以及注意事项。这样可以让用户逐步理解,从具体例子到抽象原理,再到实际应用中的注意事项。 在功能示例部分,我应该选择几个典型的例子,比如递归函数(如斐波那契数列)、计算密集型任务和资源加载。这些例子能够直观展示@cache如何避免重复计算,提升性能。同时,需要注意代码的简洁性和注释的清晰性,让用户容易理解。 原理解析部分需要解释@cache是如何实现的,可能涉及到装饰器的工作原理、缓存存储的数据结构(如字典)、哈希处理参数等。这里需要避免过于技术化的描述,用通俗易懂的语言说明。例如,可以提到函数参数被转换为哈希键,结果存储在字典中,下次调用时直接取出。 缓存机制方面,用户可能想知道如何查看缓存信息或手动清除缓存。根据引用[2],可以使用.cache_info()和.cache_clear()方法,这些需要在示例中展示,帮助用户了解如何监控和管理缓存。 与lru_cache的对比也是重要的,因为用户可能在选择使用哪个装饰器时有疑问。需要明确两者的区别,如缓存策略、内存管理、适用场景等,可以用表格形式对比,让信息一目了然。 注意事项部分需要强调参数的可哈希性、避免副作用和内存管理问题。这些都是用户在实际使用中可能遇到的坑,提前提醒可以避免错误。例如,如果函数参数包含可哈希类型,如列表,需要转换为元组才能使用@cache。 在思考过程中,还需要确保引用的正确使用。用户提供的引用中有关于@cache的实现源码(引用[3]),提到@cache实际上是基于lru_cache的封装,maxsize设置为None。这一点需要在原理解析部分提到,以增强回答的可信度。 另外,用户可能对如何手动清除缓存感兴趣,这在之前的回答中已经部分涉及,但需要在此次回答中通过示例具体展示,比如使用.cache_clear()方法。同时,提到缓存无限制可能导致内存问题,需要根据情况选择使用@cache还是@lru_cache。 最后,要确保回答的语言符合中文习惯,避免专业术语过多,必要时进行解释。例如,解释“记忆化搜索”或“LRU缓存策略”时,用简单的例子或类比帮助用户理解。 总结一下,回答的结构大致如下: 1. 功能示例:展示同场景下的代码示例,突出@cache的作用。 2. 原理解析:解释装饰器如何工作,缓存机制,参数处理。 3. 缓存机制操作:如何查看缓存状态和清除缓存。 4. 与lru_cache的对比:表格形式对比两者的同。 5. 注意事项:参数要求、副作用和内存管理。 在编写过程中,要确保每个部分都有具体的代码示例或实际应用场景,让用户能够将理论知识与实践结合起来。同时,检查所有代码示例的正确性,避免语法错误,确保用户可以顺利运行示例代码,观察结果。 可能遇到的问题包括用户对哈希处理理解,需要进一步解释。例如,为何参数必须是可哈希的?可以简单说明字典的键需要可变类型,因此参数必须能被哈希才能作为键存储。如果参数包含可哈希类型,如列表,需要转换为元组,因为元组是可变的,可以作为字典的键。 此外,关于递归函数的时间复杂度优化,用户可能想知道具体效果。例如,斐波那契数列在没有缓存的情况下是指数级时间复杂度,使用@cache后降为线性时间。通过具体的例子展示这种变化,能够帮助用户直观理解性能提升。 最后,需要确保回答中的引用正确标注,如引用[3]提到@cache的实现源码,引用[4]说明@cache和lru_cache的关系,这些都需要在适当的位置提及,增强回答的权威性和准确性。</think>### Python `@cache` 使用示例及原理解释 --- #### 一、功能示例 ##### 1. **递归优化(斐波那契数列)** `@cache` 能显著降低递归函数的重复计算次数: ```python from functools import cache @cache def fibonacci(n): if n <= 1: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(10)) # 第1次调用:55(完整计算) print(fibonacci(10)) # 第2次调用:55(直接取缓存) ``` **现象**:首次调用时执行完整递归链,后续调用直接返回缓存结果[^3]。 --- ##### 2. **计算密集型任务** 缓存复杂计算结果,避免重复耗时操作: ```python @cache def calculate_poly(x, n): # 计算多项式 x + x² + ... + xⁿ print(f"计算 x={x}, n={n} 的多项式") # 仅首次执行 return sum(x**i for i in range(1, n+1)) print(calculate_poly(2, 5)) # 输出:62(计算过程可见) print(calculate_poly(2, 5)) # 直接返回62(无计算过程) ``` --- ##### 3. **资源加载优化** 避免重复加载大型资源(如模型、文件): ```python @cache def load_config(config_path): print(f"加载配置文件: {config_path}") # 仅首次加载 with open(config_path, 'r') as f: return f.read() # 多次调用相同路径仅加载一次 config1 = load_config("settings.yaml") config2 = load_config("settings.yaml") ``` --- #### 二、原理解析 ##### 1. **装饰器实现机制** `@cache` 是 `@lru_cache(maxsize=None)` 的简化版[^3],源码实现如下: ```python from functools import lru_cache def cache(user_function): return lru_cache(maxsize=None)(user_function) ``` 其核心是通过字典存储参数和结果的映射关系[^4]。 --- ##### 2. **缓存存储逻辑** - **键生成**:将函数参数转换为可哈希的键(例如 `(2,5)`) - **值存储**:计算结果存入字典,结构类似 `{(arg1, arg2): result}` --- ##### 3. **参数处理规则** - **位置参数与关键字参数**:`@cache` 自动处理两种传参方式 - **可哈希参数**:若参数含列表等可变类型,需手动转换: ```python @cache def process(data_tuple): return sum(data_tuple) process(tuple([1,2,3])) # 正确:参数转换为元组 ``` --- #### 三、缓存机制操作 ##### 1. **查看缓存状态** ```python print(fibonacci.cache_info()) # 输出示例:CacheInfo(hits=9, misses=11, maxsize=None, currsize=11) ``` - `hits`:缓存命中次数 - `misses`:未命中时的实际计算次数 --- ##### 2. **手动清除缓存** ```python fibonacci.cache_clear() # 清空所有缓存 print(fibonacci(10)) # 重新计算 ``` --- #### 四、与 `@lru_cache` 对比 | 特性 | `@cache` | `@lru_cache` | |---------------------|------------------------|------------------------| | **缓存策略** | 无限制存储 | 淘汰最久未使用的条目 | | **内存风险** | 可能内存溢出 | 通过 `maxsize` 控制 | | **适用场景** | 参数组合有限的场景 | 高频变参场景 | --- #### 五、注意事项 1. **参数必须可哈希** 若参数含列表、字典等可变类型,需转换为元组后再传入。 2. **避免副作用** 被装饰函数内部应修改外部状态(如写文件、修改全局变量)。 3. **内存管理** 长期运行的程序需监控缓存大小,必要时改用 `@lru_cache(maxsize=100)`。 --- #### 六、性能对比(斐波那契数列) | 方法 | 计算 `fib(30)` 时间 | 递归调用次数 | |---------------|---------------------|--------------| | 无缓存 | ~0.4秒 | 2,692,537次 | | 使用 `@cache` | ~0.0001秒 | 31次 | --- 通过具体示例和原理分析,可以清晰理解 `@cache` 如何通过缓存机制优化程序性能[^1][^4]。若需进一步控制缓存策略,可参考 `@lru_cache` 的参数配置[^5]。 ---
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