Спасибо за ваше мнение! Вы правы в том, что числа Фибоначчи могут быть редко применимы в реальных задачах программирования. Однако, причина, по которой числа Фибоначчи часто упоминаются на собеседованиях, заключается в том, что они служат хорошим примером для проверки понимания кандидатом базовых концепций, таких как рекурсия, динамическое программирование и мемоизация. Цель моей статьи была в демонстрации техники мемоизации на примере, который знаком многим программистам. Хотя числа Фибоначчи могут быть не самым распространенным примером в реальной жизни, их использование в данном контексте помогает быстро объяснить и продемонстрировать работу мемоизации.
Вы абсолютно правы, существует алгоритм для вычисления числа Фибоначчи с использованием матриц и быстрого возведения в степень, признаю, что пример с числами Фибоначчи оказался не лучший выбор для демонстрации техники мемоизации. Однако, моя цель была показать саму технику и принцип ее работы, а не фокусироваться на числах Фибоначчи в частности. К сожалению, на момент написания статьи мне не пришел в голову более подходящий пример для демонстрации мемоизации. В любом случае, спасибо за замечание.
Спасибо за ваше мнение. Вы правильно отмечаете, что есть более эффективные подходы к вычислению чисел Фибоначчи, такие как хвостовая рекурсия или итеративные методы. Рекурсия и мемоизация могут быть не самыми оптимальными подходами в этом случае, но они всё же могут быть полезными для демонстрации основных концепций и возможностей в других задачах.
Цель статьи была продемонстрировать технику мемоизации на примере ряда Фибоначчи, хотя я понимаю, что это может быть не лучшим примером. Важно помнить, что хотя мемоизация не является оптимальным решением для вычисления чисел Фибоначчи, она может быть очень полезной в других ситуациях, где экспоненциальная рекурсия является неизбежной, а хвостовая рекурсия или итеративные методы не подходят.
Спасибо за ваше замечание. Вы абсолютно правы, что существуют более эффективные алгоритмы для вычисления чисел Фибоначчи, такие как хвостовая рекурсия. Вместо экспоненциальной рекурсии и мемоизации, хвостовая рекурсия позволяет оптимизировать использование памяти и сократить количество вызовов функций. Вы правильно отметили, что мемоизация может быть избыточной в данном случае.
Однако, моя цель была продемонстрировать именно технику мемоизации, так как она часто применяется в решении рутинных задач и может быть полезной в других ситуациях, где хвостовая рекурсия не применима или не оптимальна. Важно отметить, что выбор оптимального алгоритма во многом зависит от задачи и контекста, и хвостовая рекурсия, безусловно, является более эффективным и предпочтительным подходом для вычисления чисел Фибоначчи по сравнению с мемоизацией. Но мемоизация тоже имеет свою ценность и может быть полезным инструментом в арсенале разработчика.
Ошибся, спасибо большое за замечание
у меня серия статей для начинающих айос разработчиков про структуры данных и я просто иду по плану)
вы правы надо придумать пример получше
привет, спасибо за Ваш комментарий, согласен с замечаниями по определению и по временной сложности, в ближайшее время добавлю информацию в статью.
хорошее предложение, спасибо! Я наверное разовью это в новую статью) Правда сначала надо посмотреть как это будет работать)
А что надо, могу попробовать сделать)
Я думал будет не культурно не отвечать на комментарии)
В этом замечании, скорее всего, вы правы по всем пунктам. Остается только надеятся, что кому-то, всё-таки, пригодится!
Спасибо за ваше мнение! Вы правы в том, что числа Фибоначчи могут быть редко применимы в реальных задачах программирования. Однако, причина, по которой числа Фибоначчи часто упоминаются на собеседованиях, заключается в том, что они служат хорошим примером для проверки понимания кандидатом базовых концепций, таких как рекурсия, динамическое программирование и мемоизация. Цель моей статьи была в демонстрации техники мемоизации на примере, который знаком многим программистам. Хотя числа Фибоначчи могут быть не самым распространенным примером в реальной жизни, их использование в данном контексте помогает быстро объяснить и продемонстрировать работу мемоизации.
Вы абсолютно правы, существует алгоритм для вычисления числа Фибоначчи с использованием матриц и быстрого возведения в степень, признаю, что пример с числами Фибоначчи оказался не лучший выбор для демонстрации техники мемоизации. Однако, моя цель была показать саму технику и принцип ее работы, а не фокусироваться на числах Фибоначчи в частности. К сожалению, на момент написания статьи мне не пришел в голову более подходящий пример для демонстрации мемоизации. В любом случае, спасибо за замечание.
Спасибо за ваше мнение. Вы правильно отмечаете, что есть более эффективные подходы к вычислению чисел Фибоначчи, такие как хвостовая рекурсия или итеративные методы. Рекурсия и мемоизация могут быть не самыми оптимальными подходами в этом случае, но они всё же могут быть полезными для демонстрации основных концепций и возможностей в других задачах.
Цель статьи была продемонстрировать технику мемоизации на примере ряда Фибоначчи, хотя я понимаю, что это может быть не лучшим примером. Важно помнить, что хотя мемоизация не является оптимальным решением для вычисления чисел Фибоначчи, она может быть очень полезной в других ситуациях, где экспоненциальная рекурсия является неизбежной, а хвостовая рекурсия или итеративные методы не подходят.
Спасибо за ваше замечание. Вы абсолютно правы, что существуют более эффективные алгоритмы для вычисления чисел Фибоначчи, такие как хвостовая рекурсия. Вместо экспоненциальной рекурсии и мемоизации, хвостовая рекурсия позволяет оптимизировать использование памяти и сократить количество вызовов функций. Вы правильно отметили, что мемоизация может быть избыточной в данном случае.
Однако, моя цель была продемонстрировать именно технику мемоизации, так как она часто применяется в решении рутинных задач и может быть полезной в других ситуациях, где хвостовая рекурсия не применима или не оптимальна. Важно отметить, что выбор оптимального алгоритма во многом зависит от задачи и контекста, и хвостовая рекурсия, безусловно, является более эффективным и предпочтительным подходом для вычисления чисел Фибоначчи по сравнению с мемоизацией. Но мемоизация тоже имеет свою ценность и может быть полезным инструментом в арсенале разработчика.
Спасибо! рад что кому то заходит)
спасибо за замечания, дополню статью
спасибо, почитаю
понял, спасибо)
https://github.com/dinozavr2005/ios-library/tree/main/Алгоритмы/Arcade
накидал примеров, можно попробывать посмотреть и постараться разобраться что там происходит
Получается чтобы статья топ была надо смешивать определения и разьяснения?
я учился на экономе, правильно получается О-большое? буду иметь ввиду сенкс
спасибо, учту замечания
спасибо за замечания, исправлюсь