概述：
    LRU全称 least recently used，是一种内存管理算法，假设长期不被使用的数据，在数据占用达到内存的阙值时，最近最少使用的数据将被移除。

    实例-1：

    2. def test(n):
    3.     print(f'计算{n}的阶乘')
    4.     if n <= 1:
    5.         return 1
    6.     else:
    7.         return n * test(n -1)
    10. test(5)
    11. print('-----------------')
    12. test(3)
    14. """
    15. 计算5的阶乘
    16. 计算4的阶乘
    17. 计算3的阶乘
    18. 计算2的阶乘
    19. 计算1的阶乘
    20. -----------------
    21. 计算3的阶乘
    22. 计算2的阶乘
    23. 计算1的阶乘
    25. """
    26. # 以上不使用LRU算法时，test(3)在计算test(5)的时候已经被计算了，test(3)的时候又计算了一边
    29. @functools.lru_cache()
    30. def test(n):
    31.     print(f'计算{n}的阶乘')
    32.     if n <= 1:
    33.         return 1
    34.     else:
    35.         return n * test(n -1)
    38. test(5)
    39. print('-----------------')
    40. test(3)
    42. """
    43. 计算5的阶乘
    44. 计算4的阶乘
    45. 计算3的阶乘
    46. 计算2的阶乘
    47. 计算1的阶乘
    48. -----------------
    49. """
    51. # 以上test(3)在计算test(5)的时候已经被计算了，所以直接拿了缓存的值，没有再次打印

    leetcode算法题：爬楼梯

    1. class Solution:
    2.     @functools.lru_cache()  # 缓存装饰器
    3.     def climbStairs(self, n: int) -> int:
    4.         if n == 1: return 1
    5.         if n == 2: return 2
    6.         return self.climbStairs(n-1) + self.climbStairs(n-2)
    7. # 时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(n)