在python中，lru_cache是一个装饰器， 是 Python 标准库中 functools 模块的一部分。lru_cache 装饰器可以用来为一个函数添加一个缓存系统。这个缓存系统会存储函数的输入和对应的输出。如果函数被调用，并且给出了已经缓存过的输入，那么函数就不会重新计算，而是直接从缓存中获取对应的输出。
LRU 是 “Least Recently Used” 的缩写，意思是 “最近最少使用”。LRU 缓存就是一种缓存淘汰算法，当缓存达到预设的容量上限时，会优先淘汰最近最少使用的数据。
from functools import lru_cache # Python 3.2+ only 引入lru_cache@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):print(f"fib({n})")if n < 2:return nreturn fib(n-1) + fib(n-2)print("第一次：", fib(5))
print("第二次：", fib(5))
print("第三次：", fib(3))
输出结果：
fib(5)
fib(4)
fib(3)
fib(2)
fib(1)
fib(0)
第一次： 5
第二次： 5
第三次： 2
lru_cache 装饰器有两个可选参数：
maxsize：这个参数用来设置缓存的大小，将其设置为None，那么缓存的大小就没有上限。typed：如果你将这个参数设置为True，那么lru_cache就会根据输入参数的类型分别进行缓存。
lru_cache 可以用于优化那些具有重复计算的递归函数（记忆化搜索），或者计算成本较高的函数。是通过空间换取时间的方式来提高程序的性能的
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