写递归函数像写诗，优雅但费命。Fibonacci递归版几行代码就能让CPU风扇起飞——同样的计算重复千百遍，Python解释器照单全收。

函数式编程圈有个老梗：纯函数是"老实人"，同样输入永远给同样答案。既然答案不变，为什么要问第二遍？

Memoization就是这个思路的落地。缓存第一次计算结果，后续调用直接查表，复杂度从指数级砍到线性。Python标准库functools.lru_cache一行装饰器搞定，官方文档却把它藏在角落多年。

对比测试很直观：递归Fibonacci(35)原本耗时4秒，加缓存后降到0.0001秒。提升不是10倍，是4万倍。

「这是函数式编程最实用的工具之一，Python让它简单到令人尴尬」——原帖作者这样评价。尴尬的是，多数开发者仍在Stack Overflow复制粘贴笨重的手动缓存代码。

lru_cache默认128条缓存，够大多数场景用。需要更多？括号里改个数就行。这个被低估的装饰器，可能是Python标准库里性价比最高的性能优化。