跨平台的记忆化搜索模板(支持Ubuntu/Qt/DEVC++/VS2015-2022/python/C#)

在计算机科学中，记忆化搜索是一种优化技术，它通过存储昂贵的函数调用结果并在后续调用中重用它们，从而提高算法的运行速度。这种方法是动态规划和分治策略的一个重要组成部分，可以显著提高这些算法的性能。
记忆化搜索的工作原理

记忆化搜索的基本思想是将已解决的子问题的解决方案存储在一个表中，然后在需要时查找这些解决方案，而不是重新计算它们。这种方法在处理具有重叠子问题的问题时特别有效，因为它可以避免不必要的重复计算。

例如，考虑斐波那契数列的计算。传统的递归方法会导致大量的重复计算，因为每个数字的计算都依赖于前两个数字的计算。通过使用记忆化搜索，我们可以将每个数字的计算结果存储在一个表中，然后在计算新数字时直接查找这些结果，从而避免了重复计算。