现代魔法递归，也称为记忆化搜索，在计算机算法中是一种常见的优化技术，可以提高程序的效率，特别是在处理递归式问题（如斐波那契数列）时。简单来说，现代魔法递归就是利用额外的空间，避免重复计算已经计算过的结果。

在递归函数中，一些计算可能会被多次重复执行，例如斐波那契数列问题中，递归函数调用会重复计算很多已经计算过的数值。现代魔法递归就是通过对每次计算结果进行缓存，并在后续计算中利用已经缓存的结果，避免了重复计算，提高了运行效率。

下面以斐波那契数列为例，简单介绍现代魔法递归的实现过程：

def fib(n, memo={}):
    # 如果已经计算过，直接返回缓存结果
    if n in memo:
        return memo[n]
    # 递归结束条件
    if n < 2:
        return n
    else:
        # 计算并缓存结果
        memo[n] = fib(n-1, memo) + fib(n-2, memo)
        return memo[n]

在上面的代码中，利用memo这个字典来缓存已经计算过的结果。在每一次递归过程中，如果发现当前计算的值已经存在于memo中，就直接返回保存的结果，否则就进行计算，并将结果加入到memo字典中。通过这种方式，我们可以避免重复的计算，提高算法的效率。

需要注意的是，适当地使用现代魔法递归技术可以提高程序的效率，但是过度使用或者缓存的结果过多也会带来额外的空间开销。因此，在使用现代魔法递归时需要权衡时间和空间复杂度，找到最优解决方案。