lru_cachefordualrecursion

实现lru_cache的双递归

Python中的functools有一个lru_cache装饰器，可以用于函数的缓存。然而，当函数递归时，lru_cache使用缓存可能会导致程序崩溃。因此，需要实现lru_cache的双递归。

下面是一个示例，演示如何使用lru_cache的双递归：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=None, typed=False)
def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(30))

在这个示例中，我们定义了一个fibonacci函数，该函数使用了双递归来计算Fibonacci数列。由于我们已经将装饰器添加到函数中，并将maxsize设置为None，因此lru_cache将使用缓存来存储已经计算过的值。

当我们调用fibonacci(30)时，结果会被缓存起来，这样在调用fibonacci函数时就不需要重新计算它。通过这种方式，我们可以使用lru_cache的双递归来更快地计算斐波那契数列。