为什么这个记忆器适用于递归函数？

我不明白为什么下面的代码是这样的fib以线性而非指数时间运行。

def memoize(obj):
    """Memoization decorator from PythonDecoratorLibrary. Ignores
    **kwargs"""

    cache = obj.cache = {}

    @functools.wraps(obj)
    def memoizer(*args, **kwargs):
        if args not in cache:
            cache[args] = obj(*args, **kwargs)
        return cache[args]
    return memoizer

@memoize
def fib(n):
    return n if n in (0, 1) else fib(n-1) + fib(n-2)

例如，fib(100)并没有像我预期的那样完全爆炸。

我的理解是@memoize sets fib = memoize(fib)。所以当你打电话时fib(100)， 看见那个100不在缓存中，它会调用obj on 100. But obj is the 原来的fib功能，那么（在第一次评估时）不应该像我们根本没有记忆一样花费那么长的时间吗？

obj装饰器中确实是包装的、未修改的、非记忆化的函数。但是，当所述函数尝试递归时，它会查找全局名称fib，获取记忆化的包装函数，因此也会导致第 99 个、第 98 个……斐波那契数一路被记忆。