重写Python中的函数 - 优化

要重写Python中的函数并进行优化，可以采取以下步骤：

1. 分析原始函数的性能瓶颈和可能的优化点。
2. 使用适当的数据结构和算法来优化函数。例如，使用哈希表、集合或排序等数据结构和算法可以在某些情况下提高函数的性能。
3. 减少函数中的重复计算。如果在函数中存在重复计算的部分，可以将其提取出来并保存在变量中，以避免重复计算。
4. 避免不必要的循环和递归。在函数中尽量使用迭代而不是递归，并尽量避免使用多层循环。
5. 尽量减少函数的内存占用。删除不必要的变量和数据结构，并在不需要时及时释放内存。
6. 使用内置函数和库函数。Python提供了许多内置函数和库函数，它们经过优化并且已经被广泛测试过。在适当的情况下，可以使用这些函数来替代自己编写的函数，以提高性能。
7. 使用适当的算法和数据结构来解决特定问题。根据具体情况选择合适的算法和数据结构，以提高函数的性能。

以下是一个示例，演示如何优化一个计算斐波那契数列的函数：

# 原始函数
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# 优化后的函数
def fibonacci_optimized(n):
    fib = [0, 1] # 使用列表来保存已经计算过的斐波那契数列
    for i in range(2, n+1):
        fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])
    return fib[n]

在上述示例中，我们使用了一个列表来保存已经计算过的斐波那契数列的值，以避免重复计算。这样可以大大减少计算量，并提高性能。