Python中的functools32lru_cache()函数与数据结构优化

functools32模块是Python标准库functools的扩展模块，提供了一些在Python 2.7版本中不存在的功能。其中包含了functools32.lru_cache()函数，该函数是一个装饰器，用于实现带有缓存的函数调用。

LRU缓存是一种最近最少使用缓存算法，它可以在内存有限的情况下，通过保留最近被使用的数据，以提高查询效率。functools32.lru_cache()函数可以用于缓存函数的计算结果，当相同的参数被传递给函数时，函数将直接返回缓存中的结果，而不是再次执行计算。

下面是一个使用functools32.lru_cache()函数的例子：

from functools32 import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))

在上面的例子中，我们定义了一个fibonacci()函数来计算斐波那契数列的第n个数字。使用@lru_cache(maxsize=128)装饰器将函数包装成带有缓存的版本。maxsize参数指定了缓存的大小，即最多可以缓存多少个不同参数的结果，默认值为128。

当我们 次调用fibonacci(10)时，函数会执行计算，并将结果缓存起来。接下来，当我们再次调用fibonacci(10)时，函数会直接返回缓存中的结果，而不会再次执行计算。这样可以大大提高函数的执行效率，尤其是在计算复杂度较高的情况下。

除了maxsize参数外，functools32.lru_cache()函数还支持其他参数，例如typed参数用于区分不同类型的参数，并分别缓存对应类型的计算结果。例如，当typed=True时，fibonacci(10)和fibonacci(10.0)将被分别缓存。

总结来说，functools32.lru_cache()函数是一个非常有用的函数装饰器，在需要缓存函数计算结果以提高效率的情况下，可以大大简化代码，并提供高效的缓存机制。