Python 的缓存机制： functools.lru_cache

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使用functools模块的lur_cache装饰器，可以缓存最多 maxsize 个此函数的调用结果，从而提高程序执行的效率，特别适合于耗时的函数，也就是说对于相同的计算不会再重复计算，直接在缓存中取出值，像动态规划中的数组，存储好已计算的值，为将来直接使用，适用于递归。参数maxsize为最多缓存的次数，如果为None，则无限制，设置为2n时，性能最佳；如果 typed=True（注意，在 functools32 中没有此参数），则不同参数类型的调用将分别缓存，例如 f(3) 和 f(3.0)。

被 lru_cache 装饰的函数会有 cache_clear 和 cache_info 两个方法，分别用于清除缓存和查看缓存信息。

例如：

写一个函数，输入 n ，求斐波那契（Fibonacci）数列的第 n 项。斐波那契数列的定义如下：

F(0) = 0,   F(1) = 1
F(N) = F(N - 1) + F(N - 2), 其中 N > 1.

斐波那契数列由 0 和 1 开始，之后的斐波那契数就是由之前的两数相加而得出。

答案需要取模 1e9+7（1000000007），如计算初始结果为：1000000008，请返回 1。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/fei-bo-na-qi-shu-lie-lcof
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在这道题目中如果不加入缓存机制，则会超时，使用缓存机制可通过

python3解法

from functools import lru_cache
class Solution:
    @lru_cache(None)
    def fib(self, n: int) -> int:
        if n<2:
            return n
        return (self.fib(n-1)+self.fib(n-2))%1000000007