函数缓存优化之道：利用 `functools.lru_cache` 控制递归算法内存，防止缓存无限膨胀

函数缓存优化之道：利用 functools.lru_cache 控制递归算法内存，防止缓存无限膨胀

在 Python 的浩瀚生态中，递归算法往往以其简洁优雅的表达方式深受开发者喜爱。然而，递归在解决某些复杂问题（比如动态规划、树形遍历等）时，常伴随着大量重复计算。为了解决这一问题，Python 标准库提供了 functools.lru_cache 装饰器，使得我们可以在不改变核心算法的前提下，通过缓存已有计算结果来大幅提升性能。但与此同时，缓存机制如果不加控制，也可能导致内存持续增长的问题。本文将结合基础知识、代码示例与实际案例，帮助初学者理解这一技术，同时为资深开发者提供优化经验与最佳实践，共同探讨如何利用 lru_cache 优化递归算法，同时能够合理控制缓存大小，防止内存无限膨胀。

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一、Python 与缓存的缘起

Python 诞生于 1991 年，其简洁、直观的语法设计迅速让开发者爱不释手。近年来，Python 在 Web 开发、数据科学、人工智能等领域逐渐成为首选语言，被誉为“胶水语言”。在众多编程范式中，递归算法以其自然描述问题分解的方式被广泛应用于诸如路径计算、树状数据遍历等问题。然而，递归算法容易因重复计算未曾缓存的子问题而造成性能瓶颈。因此，将重复计算的结果缓存下来，不仅能提升运行效率，更能帮助我们构建性能优良的程序。

在 Python 中，functools.lru_cache 正是为此而生的利器。它通过内置的**最近